[发明专利]患者信息采集方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种患者信息采集方法，所述方法包括：

获取患者主诉数据和患者舌象图像；

从所述患者舌象图像中提取舌象属性；

获取与所述舌象属性匹配的舌象释义；

从所述患者主诉数据和所述舌象释义中提取症状特征；

查找与所述症状特征匹配的信息收集模板，加载所述信息收集模板对应的模板数据；

根据所述模板数据中的节点数据生成节点采集问题并输出，获取与所述节点采集问题对应的患者回复数据；

根据所述患者回复数据生成患者采集信息；

所述获取与所述舌象属性匹配的舌象释义，包括：

将所述舌象属性输入预设神经网络分类器得到各舌象释义的第一释义匹配概率；所述预设神经网络分类器用于将所述舌象属性进行舌象释义分类；

将所述舌象属性输入预设贝叶斯分类器得到各舌象释义第二释义匹配概率；所述预设贝叶斯分类器用于将所述患者舌象图像进行舌象释义分类；

根据所述第一释义匹配概率和所述第二释义匹配概率得到各舌象释义的释义匹配率，提取出释义匹配率最高的舌象释义作为与所述舌象属性匹配的舌象释义。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述模板数据中的节点数据生成节点采集问题并输出，获取与所述节点采集问题对应的患者回复数据，包括：

获取所述模板数据中的起始节点及所述起始节点对应的起始节点数据；

根据所述起始节点数据生成起始采集问题并输出，获取与所述起始采集问题对应的起始患者回复数据；

从所述模板数据中获取所述起始节点对应的连接节点，从所述连接节点中选择与所述起始患者回复数据对应的第一节点，将所述第一节点作为当前节点，并继续根据所述当前节点对应的当前节点数据生成当前采集问题并输出，直至采集到的当前患者回复数据对应的当前节点为模板末梢节点为止。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述加载所述信息收集模板对应的模板数据，包括：

获取所述信息收集模板的模板结构类型；

当所述模板结构类型为嵌套模板时，将所述信息收集模板中的母模板数据从模板数据库加载至本地缓存；

所述继续根据所述当前节点对应的当前节点数据生成当前采集问题并输出之前，还包括：

判断所述第一节点是否为嵌套模板跳转节点；

当判定所述第一节点为所述嵌套模板跳转节点时，获取所述第一节点所属的嵌套子模板，将所述嵌套子模板对应的子模板数据从数据库加载至本地缓存。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收子模板修改指令和升级子模板数据；

读取所述子模板修改指令中的子模板标识，查找所述子模板标识对应的待升级子模板数据；

将所述升级子模板数据与所述待升级子模板数据进行比较生成模板变更数据；

查找所述子模板标识对应的关联模板对应的作者标识；

根据所述模板变更数据生成关联模板升级提示，将所述关联模板升级提示发送给所述作者标识对应的作者终端。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取与所述舌象属性匹配的舌象释义之后，还包括：

获取在线医生对应的医生数据，从所述医生数据中提取忙闲度数据；

根据所述忙闲度数据从所述在线医生中筛选出空闲医生；

将所述患者舌象图像和所述舌象释义发送至所述空闲医生对应的医生终端；

所述从所述患者主诉数据和所述舌象释义中提取症状特征，包括：

当接收到所述医生终端返回的与所述舌象释义对应的释义确认通知时，再从所述患者主诉数据和所述舌象释义中提取症状特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当接收到所述医生终端返回的与所述舌象释义对应的释义确认通知和修正舌象释义时，从所述患者主诉数据和所述修正舌象释义中提取症状特征；

将所述舌象属性和所述修正舌象释义关联添加至舌象修正样本集中；

根据所述修正样本集对所述预设神经网络分类器的神经元权重以及所述预设贝叶斯分类器的概率分布进行调整。