[发明专利]一种基于大数据智能问诊系统的工作方法

权利要求书

1.一种基于大数据智能问诊系统的工作方法，其特征在于，包括：

S1、医生资格认证

S11、由医院授权医生，开通网上咨询问诊服务；

S12、CA公司，对于医生提交的相关证明材料进行认证，通过认证后，发放电子证书；

S13、医生获得检查、检验、开处方的权限，开始咨询服务；

S2、患者问诊

S21、患者开始问诊前，通过移动终端设备输入主诉，可以使用图文、录制视频的方式提问，所述终端设备为智能手机、平板电脑等，所述移动终端设备中安装本发明的问诊服务软件；

S22、所述问诊服务软件根据患者填写的主诉内容并发送至服务器，本发明从所述服务器中或医生终端中获取问诊问题，并将患者主诉的描述转换成医生可以理解的医学术语，准确的定位疾病；

S23、准备筛选符合患者要求的医生；

S24、将患者和对应的医生进行匹配，将候选医生列出，由患者挑选；

S25、支付成功后，开始服务，服务方式为图文、电话、视频等，

时间为12小时，到时间后自动结束服务；若支付失败，则终止服务；

S3、支付模块

S31、交易接口根据待缴费信息的支付请求生成订单信息；

S32、交易接口将订单信息发送至支付平台，生成支付流水号，支付完成后将金额和订单、流水发送给医院方；

S33、由医院方对医生进行收入分成。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据智能问诊系统的工作方法，其特征在于，步骤S22中所述转换的医生可以理解的医学术语，是通过对比大量其他病人的历史病历数据和患者本人的历史病历数据进行机器训练得到的，即根据对所述历史病历数据的统计确定出和所述问诊问题最接近的相关描述的病例情况及诊断情况，提取所述问诊问题中的语义特征与相应的医学术语进行配对，并对症状情况中语义特征包含程度的语句，根据严重程度进行优先级排序。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据智能问诊系统的工作方法，其特征在于，所述机器训练，包括医疗问诊数据库及问句语义特征表示与语义挖掘，所述语义特征包括病灶位置、疼痛程度、连带因素、外界因素、发病原因、发病时间等。

4.根据权利要求2所述的一种基于大数据智能问诊系统的工作方法，其特征在于，所述问句语义特征表示与语义挖掘的具体方法是通过神经网络提取所述主诉中的内在特征和病理情况，挖掘所述主诉中的语义特征，神经元计算特征表示，输出为神经元经过机器训练后的特征向量，所述神经网络包括卷积神经网络、递归神经网络等。

5.根据权利要求2所述的一种基于大数据智能问诊系统的工作方法，其特征在于，所述机器训练的数据还包括将诊疗指南、医疗文献、医疗案例等。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据智能问诊系统的工作方法，其特征在于，步骤S12中所述电子证书包括医生的职业资格证书，相关个人信息，医院在职证明等，所述相关个人信息包括其毕业院校、学历、支撑、研究方向和学术成果等。