[发明专利]智能导诊方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种智能导诊方法，所述方法包括：

获取患者问诊数据；

从所述患者问诊数据中提取问诊要素特征；

将所述问诊要素特征转换为特征向量；

将所述特征向量输入预设神经网络分类器得到第一科室匹配概率；

将所述特征向量输入预设贝叶斯分类器得到第二科室匹配概率；

根据所述第一科室匹配概率和所述第二科室匹配概率生成科室推荐结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述患者问诊数据中提取问诊要素特征，包括：

对所述患者问诊数据进行切词处理得到问诊数据分词；

获取部位字段表；

从所述问诊数据分词中提取与所述部位字段表中的部位字段匹配的部位特征；

获取与所述部位特征对应的症状特征词库；

将所述问诊数据分词与所述症状特征词库中的症状特征词进行匹配，将匹配成功的问诊数据分词提取为问诊要素特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设神经网络分类器的生成方法，包括：

构建初始神经网络模型；

采集历史诊疗样本数据，从所述历史诊疗样本数据中提取患者诊疗数据及对应的诊疗科室数据；

将所述患者诊疗数据设置为所述初始神经网络模的输入数据，将所述诊疗科室数据设置为所述初始神经网路模型输出层的目标数据后，对所述初始神经网络模型隐藏层中各神经元之间的初始加权权重进行训练调整，得到最优加权权重；

根据所述初始神经网络模型和最优加权权重生成预设神经网络分类器。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设贝叶斯分类器的生成方法，包括：

构建初始贝叶斯分类模型；

采集历史诊疗样本数据，从所述历史诊疗样本数据中提取患者诊疗数据及对应的诊疗科室数据；

从所述患者诊疗数据中提取诊疗要素特征并生成诊疗要素特征组合；

根据所述诊疗科室数据统计出各所述诊疗要素特征组合的诊疗科室概率分布；

根据所述初始贝叶斯分类模型和所述诊疗科室概率分布生成预设贝叶斯分类器。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一科室匹配概率和所述第二科室匹配概率生成科室推荐结果，包括：

获取所述第一科室匹配概率对应的第一初始权重，所述第二科室匹配概率对应的第二初始权重；

根据所述第一科室匹配概率及对应的所述第一初始权重、所述第二科室匹配概率及对应的所述第二初始权重计算出科室加权匹配概率；

根据所述科室加权匹配概率生成科室推荐结果。

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：

将所述科室推荐结果发送至用户终端；

接收所述用户终端发送的就诊反馈结果，从所述就诊反馈结果中提取实际就诊科室；

当所述科室推荐结果中的推荐科室与所述实际就诊科室不一致时，根据所述问诊要素特征与所述实际就诊科室生成修正样本数据；

根据所述修正样本数据对所述第一初始权重和所述第二初始权重进行调整。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用户预约时间和用户位置信息；

查找与所述科室推荐结果、所述用户预约时间对应的在诊医生；

获取所述在诊医生对应的医院评分、医院位置信息和医生评分；

根据所述医院位置信息和所述用户位置信息计算医院距离得分；

根据所述医院评分、所述医生评分和所述医院距离得分计算医生推荐得分；

根据所述医生推荐得分对所述在诊医生进行排序，根据排序后的所述在诊医生生成医生预约推荐结果。