[发明专利]辅助诊断方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了辅助诊断方法、装置、电子设备及存储介质，涉及医疗大数据技术。具体实现方案为：先根据预设分词规则确定主诉信息中的医学实体集合以及根据预设句向量表达模型确定主诉信息的分布式向量，然后，再根据医学实体集合、分布式向量以及预设数据库确定诊断信息。本申请公开的辅助诊断方法，而可以从实体粒度以及句子整体粒度进行诊断信息的确定，从而获取准确的诊断结果，并且，通过每项诊断信息对应的索引信息，还可以确定诊断信息的数据来源位置，从而实现辅助诊断的可解释性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种医疗大数据技术。

背景技术

如今随着大数据和人工智能时代的来临，越来越多的大型公司和研究机构都开始进军互联网医疗和临床辅助诊断的领域。

目前，在辅助诊断领域中，通常是采用基于黑盒模型的方式进行疾病预测。即先通过大量的医疗数据进行模型训练，以获取能够进行疾病诊断的模型，在基于模型和输入的观察症状进行疾病诊断。

但是，基于深度学习的模型由于它的不可解释性，很难给出合理的辅助诊断询证的过程。

发明内容

本申请提供一种辅助诊断方法、装置、电子设备及存储介质，以解决基于黑盒模型进行诊断而无法询证的技术问题。

第一方面，本申请提供一种辅助诊断方法，包括：

根据预设分词规则确定主诉信息中的医学实体集合；

根据预设句向量表达模型确定所述主诉信息的分布式向量；

根据所述医学实体集合、所述分布式向量以及预设数据库确定诊断信息，其中，所述预设数据库中的每项诊断信息均设置有索引信息，所述索引信息用于确定所述诊断信息的数据来源位置。

在本实施例中，通过先根据预设分词规则确定主诉信息中的医学实体集合以及根据预设句向量表达模型确定主诉信息的分布式向量，然后，再根据实体集合、分布式向量以及预设数据库确定诊断信息，从而从实体粒度以及句子整体粒度进行诊断信息的确定，从而获取准确的诊断结果，并且，通过每项诊断信息对应的索引信息，还可以确定诊断信息的数据来源位置，从而实现辅助诊断的可解释性。

在一种可能的设计中，所述根据所述医学实体集合、所述分布式向量以及预设数据库确定诊断信息，包括：

根据所述医学实体集合从所述预设数据库中获取第一诊断信息集合；

根据所述分布式向量从所述预设数据库中获取第二诊断信息集合；

根据所述第一诊断信息集合、所述第二诊断信息集合以及诊断信息概率分布确定所述诊断信息，其中，所述诊断信息概率分布根据所述第一诊断信息集合以及所述第二诊断信息集合中各项诊断信息的信息源置信度进行确定。

在本实施例中，通过分别获取第一诊断信息集合以及第二诊断信息集合，再根据诊断信息概率分布确定所述诊断信息，从而从多个粒度进行诊断信息的确定，进而保证所获取到的诊断结果的准确性。

在一种可能的设计中，所述根据所述医学实体集合从所述预设数据库中获取第一诊断信息集合，包括：

针对所述医学实体集合中的每个医学实体，从所述预设数据库中获取包含所述医学实体的第一语句信息，所述第一诊断信息集合包括所述医学实体集合中每个实体对应的第一语句信息。

在本实施例中，通过遍历实体集合中的每个医学实体进行索引，从而获取预设数据库中与各个医学实体相关联的语句信息。

在一种可能的设计中，所述根据所述分布式向量从所述预设数据库中获取第二诊断信息集合，包括：

根据所述分布式向量从所述预设数据库中获取符合预设相似度规则的第二语句信息，所述第二诊断信息集合包括所述第二语句信息。