[發(fā)明專利]問診癥狀識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202310615067.5 | 申請日: | 2023-05-29 |
| 公開(公告)號: | CN116631608A | 公開(公告)日: | 2023-08-22 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 吳信朝;阮曉雯;吳振宇 | 申請(專利權(quán))人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G16H50/20 | 分類號: | G16H50/20;G16H80/00;G06F40/284;G06F40/30;G06N3/047 |
| 代理公司: | 深圳市沃德知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44347 | 代理人: | 范臘梅 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 問診 癥狀 識別 方法 裝置 設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
本發(fā)明涉及數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能技術(shù),揭露了一種問診癥狀識別方法,包括:構(gòu)建原始癥狀識別模型,獲取包含文本片段及所述文本片段對應(yīng)癥狀的歷史問診對話集合,基于預(yù)設(shè)的示范學(xué)習(xí)格式對所述文本片段及所述文本片段對應(yīng)癥狀進(jìn)行示范文本構(gòu)建,得到示范訓(xùn)練文本集合,利用所述示范訓(xùn)練文本集合對所述原始癥狀識別模型進(jìn)行示范學(xué)習(xí)訓(xùn)練,得到標(biāo)準(zhǔn)癥狀識別模型,利用所述標(biāo)準(zhǔn)癥狀識別模型對待識別癥狀文本進(jìn)行癥狀識別,得到識別癥狀。本發(fā)明還涉及區(qū)塊鏈技術(shù),所述識別癥狀可存儲在區(qū)塊鏈的節(jié)點(diǎn)中。本發(fā)明還提出一種問診癥狀識別裝置、電子設(shè)備以及可讀存儲介質(zhì)。本發(fā)明可以提高問診癥狀識別的準(zhǔn)確率。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及數(shù)字醫(yī)療及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種問診癥狀識別方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
隨著人工智能的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域成功落地的應(yīng)用場景越來越多,比如,遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能診斷、機(jī)器人問診等。在智慧中醫(yī)領(lǐng)域,機(jī)器人輔助問診是比較常見的一種業(yè)務(wù)場景,機(jī)器人通過和患者對話,代替人工專家收集患者信息,需要正確理解每輪交互患者語義意圖和癥狀信息,從而轉(zhuǎn)缺進(jìn)行癥狀識別。
現(xiàn)有技術(shù)中主要通過模型分類或檢索的方法把問話中提及的文本映射到領(lǐng)域知識庫中的實(shí)體?,F(xiàn)有技術(shù)存在以下缺陷:1.需要人工標(biāo)注大量癥狀實(shí)體,模型學(xué)習(xí)效率較低,模型訓(xùn)練效率及準(zhǔn)確率都會受到影響;2.模型訓(xùn)練較為復(fù)雜,隨著數(shù)據(jù)量的提高,占用大量計(jì)算空間及存儲空間。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種問診癥狀識別方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),其主要目的在于可以提高問診癥狀識別的準(zhǔn)確率。
為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供的一種問診癥狀識別方法,包括:
構(gòu)建原始癥狀識別模型,獲取包含文本片段及所述文本片段對應(yīng)癥狀的歷史問診對話集合;
基于預(yù)設(shè)的示范學(xué)習(xí)格式對所述文本片段及所述文本片段對應(yīng)癥狀進(jìn)行示范文本構(gòu)建,得到示范訓(xùn)練文本集合;
利用所述示范訓(xùn)練文本集合對所述原始癥狀識別模型進(jìn)行示范學(xué)習(xí)訓(xùn)練,得到標(biāo)準(zhǔn)癥狀識別模型;
利用所述標(biāo)準(zhǔn)癥狀識別模型對待識別癥狀文本進(jìn)行癥狀識別,得到識別癥狀。
可選地,所述構(gòu)建原始癥狀識別模型,包括:
將預(yù)設(shè)層數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行串聯(lián),并將串聯(lián)后的網(wǎng)絡(luò)作為文本編碼層;
在所述文本編碼層后拼接兩層全連接層,將拼接后的網(wǎng)絡(luò)作為所述原始癥狀識別模型。
可選地,所述預(yù)設(shè)的示范學(xué)習(xí)格式包括文本片段、癥狀及特殊符號。
可選地,所述基于預(yù)設(shè)的示范學(xué)習(xí)格式對所述文本片段及所述文本片段對應(yīng)癥狀進(jìn)行示范文本構(gòu)建,得到示范訓(xùn)練文本集合,包括:
對所述歷史問診對話集合中的問診對話進(jìn)行分詞處理,得到分詞片段集合;
將所述分詞片段集合中包含識別癥狀的分詞片段作為文本片段,利用所述示范學(xué)習(xí)格式中預(yù)設(shè)的第一特殊符號將所述文本片段及所述文本片段的對應(yīng)癥狀進(jìn)行拼接,得到文本-癥狀文本對,匯總所有的文本-癥狀文本對得到原始訓(xùn)練文本集合;
利用所述示范學(xué)習(xí)格式中預(yù)設(shè)的第二特殊符號及第三特殊符號對所述原始訓(xùn)練文本集合進(jìn)行示范文本構(gòu)建,得到示范訓(xùn)練文本集合。
可選地,所述利用所述示范學(xué)習(xí)格式中預(yù)設(shè)的第二特殊符號及第三特殊符號對所述原始訓(xùn)練文本集合進(jìn)行示范文本構(gòu)建,得到示范訓(xùn)練文本集合,包括:
依次從所述原始訓(xùn)練文本集合選擇文本-癥狀文本對作為目標(biāo)文本對;
利用所述第三特殊符號替換所述目標(biāo)文本對中的癥狀,得到替換文本對;
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