[發明專利]在線問診科室分配方法、裝置、計算機設備和存儲介質有效
| 申請號: | 201810547514.7 | 申請日: | 2018-05-31 |
| 公開(公告)號: | CN108766545B | 公開(公告)日: | 2023-10-03 |
| 發明(設計)人: | 高羽;趙建雙;葛培明 | 申請(專利權)人: | 平安醫療科技有限公司;平安健康互聯網股份有限公司 |
| 主分類號: | G16H40/20 | 分類號: | G16H40/20;G16H50/20 |
| 代理公司: | 華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 王寧 |
| 地址: | 518051 廣東省深圳市南山區前海深港合作區*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 在線 問診 科室 分配 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種在線問診科室分配方法,所述方法包括:
獲取問診請求,所述問診請求攜帶了用戶標識;
根據所述用戶標識獲取多種用戶信息;
對所述用戶信息進行向量化處理,得到多維向量矩陣;
通過深層神經網絡模型基于所述多維向量矩陣進行預測運算,得到與所述用戶標識對應的科室;
將所述科室標記為向所述用戶標識分配的待就診科室。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述對所述用戶信息進行向量化處理,得到多維向量矩陣包括:
對所述用戶信息進行預處理,在預處理后的多種用戶信息中進行特征選擇;
將選擇出的每個特征轉換為對應的一維向量;
通過詞向量模型對多個特征對應的一維向量進行轉換,得到與用戶標識對應的多維向量矩陣。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述詞向量模型包括輸入層和投影層;所述通過詞向量模型對多個特征對應的一維向量進行轉換的步驟包括:
通過所述詞向量模型的輸入層加載多個特征對應的一維向量;
通過所述詞向量模型的投影層對多個特征對應的一維向量進行轉換,輸出相應的多維向量矩陣,其中,所述投影層未配置激活函數。
4.根據權利要求1-3任一項所述的方法,其特征在于,所述用戶信息包括主訴信息;所述方法還包括:
對所述主訴信息進行轉換,生成主訴文本;
調用多個診療規則,將所述診療規則轉換為診療規則字符串;
將所述診療規則字符串與所述主訴文本進行匹配,得到相應的匹配結果;
當匹配結果中只包含一個科室時,則將所述科室確定為向所述用戶標識分配的待就診科室;
當匹配結果包含多個科室時,則執行對所述用戶信息進行向量化處理的步驟,直至得到向所述用戶標識分配的待就診科室。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
當通過診療規則匹配得到的匹配結果中包含多個科室時,對所述科室對應的診療規則進行標記;
將標記后的診療規則發送至醫生終端,所述醫生終端用于對標記后的診療規則進行更新。
6.一種在線問診科室分配裝置,其特征在于,所述裝置包括:
通信模塊,用于獲取問診請求,所述問診請求攜帶了用戶標識;
向量化模塊,用于根據所述用戶標識獲取多種用戶信息;對所述用戶信息進行向量化處理,得到多維向量矩陣;
預測模塊,用于通過深層神經網絡模型基于所述多維向量矩陣進行預測運算,得到與所述用戶標識對應的科室;
分配模塊,用于將所述科室標記為向所述用戶標識分配的待就診科室。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述向量化模塊還用于對所述用戶信息進行預處理,在預處理后的多種用戶信息中進行特征選擇;將選擇出的每個特征轉換為對應的一維向量;通過詞向量模型對多個特征對應的一維向量進行轉換,得到與用戶標識對應的多維向量矩陣。
8.根據權利要求6或7所述的裝置,其特征在于,所述用戶信息包括主訴信息;所述裝置還包括:
規則匹配模塊,用于對所述主訴信息進行轉換,生成主訴文本;調用多個診療規則,將所述診療規則轉換為診療規則字符串;將所述診療規則字符串與所述主訴文本進行匹配,得到相應的匹配結果;當匹配結果中只包含一個科室時,則將所述科室確定為向所述用戶標識分配的待就診科室;當匹配結果包含多個科室時,則執行對所述用戶信息進行向量化處理的步驟,直至得到向所述用戶標識分配的待就診科室。
9.一種計算機設備,包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
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