[發(fā)明專利]一種醫(yī)療問診派單的實(shí)現(xiàn)方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210398115.5
• 申請日: 2022-04-13
• 公開（公告）號: CN114743656A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉宗節(jié);張國琦
• 申請（專利權(quán)）人: 北京京東拓先科技有限公司
• 主分類號: G16H40/20
• 分類號: G16H40/20;G06Q30/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京德琦知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11018
• 代理人: 謝安昆;宋志強(qiáng)

1.一種用于醫(yī)療問診派單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成方法，其特征在于，該方法包括：

收集第一歷史問診數(shù)據(jù)，并接收為每個(gè)第一歷史問診數(shù)據(jù)標(biāo)注的用于指示問診服務(wù)是否完成的標(biāo)簽，所述第一歷史問診數(shù)據(jù)包括影響醫(yī)療問診應(yīng)用服務(wù)完成率的用戶的多個(gè)特征信息和問診人員的多個(gè)特征信息；

對標(biāo)注了用于指示問診服務(wù)是否完成的標(biāo)簽的第一歷史問診數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到用于醫(yī)療問診派單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在收集第一歷史問診數(shù)據(jù)之前，進(jìn)一步包括：

收集第二歷史問診數(shù)據(jù)，并接收為每個(gè)第二歷史問診數(shù)據(jù)標(biāo)注的用于指示問診服務(wù)是否完成的標(biāo)簽，所述第二歷史問診數(shù)據(jù)包括用戶的全部特征信息和問診人員的全部特征信息；

利用標(biāo)注了用于指示問診服務(wù)是否完成的標(biāo)簽的第二歷史問診數(shù)據(jù)進(jìn)行極端梯度提升XGBoost模型訓(xùn)練，根據(jù)訓(xùn)練的XGBoost模型的特征重要度從高到低的排序順序，將排序最高的用戶的多個(gè)特征信息和排序最高的問診人員的多個(gè)特征信息分別確定為影響醫(yī)療問診應(yīng)用服務(wù)完成率的用戶的多個(gè)特征信息和問診人員的多個(gè)特征信息。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，

所述用戶的多個(gè)特征信息包括用戶身份信息、問診付費(fèi)信息、回復(fù)問診時(shí)長信息、和等待問診時(shí)長信息中的任一項(xiàng)或多項(xiàng)；

所述問診人員的多個(gè)特征信息包括問診人員的身份信息、問診能力信息、問診回復(fù)時(shí)長信息、問診時(shí)用戶端回復(fù)問診時(shí)長信息及等待時(shí)長信息、問診時(shí)主動回復(fù)數(shù)量及時(shí)長信息、問診時(shí)溝通輪次信息和問診時(shí)等待時(shí)長信息中的任一項(xiàng)或多項(xiàng)。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述用于醫(yī)療問診派單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基于極端梯度提升XGBoost算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、基于邏輯回歸LR算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或者基于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MLP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

5.一種醫(yī)療業(yè)務(wù)平臺實(shí)現(xiàn)醫(yī)療問診派單的方法，其特征在于，包括：

接收用戶在用戶端觸發(fā)的醫(yī)療問診訂單請求；

獲取滿足該醫(yī)療問診訂單請求的用戶的多個(gè)特征信息及問診人員的多個(gè)特征信息，輸入到用于醫(yī)療問診派單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中；所述用于醫(yī)療問診派單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一權(quán)項(xiàng)所述的方法生成的；

根據(jù)所述用于醫(yī)療問診派單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的匹配該醫(yī)療問診訂單請求的問診人員信息，將該醫(yī)療問診訂單派單給匹配該醫(yī)療問診訂單請求的問診人員。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述獲取滿足該醫(yī)療問診訂單請求的用戶端的多個(gè)特征信息及問診人員的多個(gè)特征信息包括：

獲取滿足該醫(yī)療問診訂單請求的用戶的多個(gè)特征信息包括用戶身份信息、問診付費(fèi)信息、回復(fù)問診時(shí)長信息和等待問診時(shí)長信息中的任一項(xiàng)或多項(xiàng)；

獲取滿足該醫(yī)療問診訂單請求的問診人員的多個(gè)特征信息為與該醫(yī)療問診訂單請求所請求的問診醫(yī)療類別下的多個(gè)問診人員中的每一個(gè)問診人員的多個(gè)特征信息，其中，每一個(gè)問診人員的多個(gè)特征信息包括該問診人員的身份信息、問診能力信息、問診回復(fù)時(shí)長信息、問診時(shí)用戶端回復(fù)問診時(shí)長信息及等待時(shí)長信息、問診時(shí)主動回復(fù)數(shù)量及時(shí)長信息、問診時(shí)溝通輪次信息和問診時(shí)等待時(shí)長信息中的任一項(xiàng)或多項(xiàng)。

7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述該醫(yī)療問診訂單請求所請求的問診醫(yī)療類別下的多個(gè)問診人員中的每一個(gè)問診人員的多個(gè)特征信息的獲取過程包括：

從該醫(yī)療問診訂單請求所請求的問診醫(yī)療類別下的問診人員中選擇多個(gè)問診人員，獲取選擇的多個(gè)問診人員中每一問診人員的多個(gè)特征信息。

8.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述用于醫(yī)療問診派單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的匹配該醫(yī)療問診訂單請求的問診人員信息為：完成該醫(yī)療問診訂單的完成概率最高的問診人員信息。