[發明專利]基于解釋模型的分診信息推薦方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202010935273.0
• 申請日: 2020-09-08
• 公開（公告）號: CN112016318A
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 朱昭葦;孫行智;胡崗
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F40/284
• 分類號: G06F40/284;G06F16/35;G06N3/04
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325
• 代理人: 姚章國

本發明涉及人工智能技術領域，應用于智慧醫療領域中，以便推動智慧城市的建設，揭露了一種基于解釋模型的分診信息推薦方法、裝置、設備及介質。該方法通過將獲取待分診對象錄入的特征信息文本輸入至預設解釋模型，對特征信息文本進行解釋處理，得到與特征信息文本對應的解釋結果；比對特征信息文本的各詞語對應的匹配值以及預設匹配閾值，確定特征信息文本中是否存在分診解釋詞語；在特征信息文本中存在分診解釋詞語時，將特征信息文本輸入至預設分診決策模型中，對特征信息文本進行分診處理，得到分診信息；將分診信息以及分診解釋詞語關聯推送至待分診對象。本發明提高了預設分診決策模型的利用率以及效率，提高了分診信息的準確率。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種基于解釋模型的分診信息推薦方法、裝置、設備及介質。

背景技術

隨著科學技術的發展，人工智能技術也隨之發展。例如，在醫療行業中的分診系統，分診系統的應用可以替代分診臺的醫護人員進行分診推薦，有效緩解醫護人員的壓力。

現有技術中的分診系統，需要患者錄入分診文本至分診系統之后，分診系統根據分診文本推送分診信息，該方案的不足之處在于：在患者在不小心甚至惡意輸入錯誤文本(與病情和分診無關的文本)時，分診系統依舊會根據輸入的錯誤文本輸出分診信息，在該情況下，分診系統的利用率較低；并且，患者通常是通過口語化的描述錄入分診文本，因此，分診系統對分診文本的識別往往較為片面，如此會導致最終輸出的分診信息準確率較低。

發明內容

本發明實施例提供一種基于解釋模型的分診信息推薦方法、裝置、設備及介質，以解決分診系統利用率較低以及分診信息準確率較低的問題。

一種基于解釋模型的分診信息推薦方法，包括：

獲取待分診對象錄入的特征信息文本；

將所述特征信息文本輸入至預設解釋模型，對所述特征信息文本進行解釋處理，得到與所述特征信息文本對應的解釋結果；所述解釋結果中包含預設分診參考向量與所述特征信息文本中各詞語對應的匹配值；

比對所述特征信息文本的各詞語對應的匹配值以及預設匹配閾值，確定所述特征信息文本中是否存在分診解釋詞語；所述分診解釋詞語是指所述特征信息文本中與大于或等于所述預設匹配閾值的匹配值對應的詞語；

在所述特征信息文本中存在分診解釋詞語時，將所述特征信息文本輸入至預設分診決策模型中，對所述特征信息文本進行分診處理，得到與所述特征信息文本對應的分診信息；

將所述分診信息以及所述分診解釋詞語關聯推送至所述待分診對象。

一種基于解釋模型的分診信息推薦裝置，包括：

文本獲取模塊，用于獲取待分診對象錄入的特征信息文本；

解釋處理模塊，用于將所述特征信息文本輸入至預設解釋模型，對所述特征信息文本進行解釋處理，得到與所述特征信息文本對應的解釋結果；所述解釋結果中包含預設分診參考向量與所述特征信息文本中各詞語對應的匹配值；

匹配比對模塊，用于比對所述特征信息文本的各詞語對應的匹配值以及預設匹配閾值，確定所述特征信息文本中是否存在分診解釋詞語；所述分診解釋詞語是指所述特征信息文本中與大于或等于所述預設匹配閾值的匹配值對應的詞語；

文本分類模塊，用于在所述特征信息文本中存在分診解釋詞語時，將所述特征信息文本輸入至預設分診決策模型中，對所述特征信息文本進行分診處理，得到與所述特征信息文本對應的分診信息；

分診信息推送模塊，用于將所述分診信息以及所述分診解釋詞語關聯推送至所述待分診對象。

一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述基于解釋模型的分診信息推薦方法。