[发明专利]一种基于深度神经网络的智能诊断方法及其系统

权利要求书

1.一种基于深度神经网络的智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

a、搭建深度神经网络模型，训练数据，并将训练后的模型嵌入到服务器程序中；

b、接收用户端输入的病症，并输入至服务器程序中；

c、接收服务器病症数据库信息，计算得出用户端输入的病症关键词和服务器病症数据库中关键词的词向量相似度；

d、根据相似度进行初步诊断，并反馈诊断结果至用户端。

2.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的智能诊断方法，其特征在于，所述步骤a包括以下步骤：

a101、收集训练数据，并进行数据整理和归类；

a102、搭建深度神经网络模型，训练所收集并整理的训练数据，获取词向量模型；

a103、将词向量模型嵌入到服务器程序中。

3.根据权利要求1或2所述的基于深度神经网络的智能诊断方法，其特征在于，所述步骤b包括以下步骤：

b101、接收用户端输入的病症，并对该病症进行扫描；

b102、对扫描后的病症信息进行分词操作，获取病症关键词；

b103、将分词后的病症信息输入至服务器程序中。

4.根据权利要求1或2所述的基于深度神经网络的智能诊断方法，其特征在于，所述步骤d中进行初步诊断包括以下步骤：

若相似度大于等于50％，则初步确认病症，并获取服务器病症数据库中与用户端输入的病症相似的病症信息；反之，不获取。

5.一种基于深度神经网络的智能诊断系统，其特征在于，包括数据训练模块、病症接收模块、相似度计算模块和诊断反馈模块，其中：

数据训练模块，用于搭建深度神经网络模型，训练数据，并将训练后的模型嵌入到服务器程序中；

病症接收模块，用于接收用户端输入的病症，并输入至服务器程序中；

相似度计算模块，用于接收服务器病症数据库信息，计算得出用户端输入的病症关键词和服务器病症数据库中关键词的词向量相似度；

诊断反馈模块，用于根据相似度进行初步诊断，并反馈诊断结果至用户端。

6.根据权利要求5所述的基于深度神经网络的智能诊断系统，其特征在于，所述数据训练模块包括数据整理子模块、模型训练子模块和模型嵌入子模块，其中：

数据整理子模块，用于收集训练数据，并进行数据整理和归类；

模型训练子模块，用于搭建深度神经网络模型，训练所收集并整理的训练数据，获取词向量模型；

模型嵌入子模块，用于将词向量模型嵌入到服务器程序中。

7.根据权利要求5或6所述的基于深度神经网络的智能诊断系统，其特征在于，所述病症接收模块包括病症扫描子模块、信息分词子模块和信息录入子模块，其中：

病症扫描子模块，用于接收用户端输入的病症，并对该病症进行扫描；

信息分词子模块，用于对扫描后的病症信息进行分词操作，获取病症关键词；

信息录入子模块，用于将分词后的病症信息输入至服务器程序中。

8.根据权利要求5或6所述的基于深度神经网络的智能诊断系统，其特征在于，所述诊断反馈模块包括病症确认子模块，用于判断相似度大于等于50％时，初步确认病症，并获取服务器病症数据库中与用户端输入的病症相似的病症信息。