[发明专利]基于知识图谱的医疗导诊方法和可读存储介质

说明书

本发明提出了一种基于知识图谱的医疗导诊方法和可读存储介质。其中，一种基于知识图谱的医疗导诊方法，包括：构建导诊知识图谱；获取用户输入的文本信息；对文本信息进行语义解析，得到文本意图和文本关键信息；根据文本关键信息查询导诊知识图谱；基于文本意图为第一就诊意图，则返回与文本关键信息相关联的科室信息；基于文本意图为第二就诊意图，则返回与文本关键信息相关联的症状候选信息。通过本发明提供的技术方案，基于多轮对话管理方法，交互更自然，基于自然语言处理方法，用户可以口语化描述自己的症状或者相关信息，无明显症状词时，系统会自动给出相关的候选策略，减少用户输入，用户体验更好。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，具体而言，涉及一种基于知识图谱的医疗导诊方法和一种计算机可读存储介质。

背景技术

随着科技的进步，患者可以很方便的在网上挂号，如通过医院的微信公众号挂号。随着医院诊疗科室设置越来越专业、细分，导致患者就医挂号时选择科室也越来越困扰。

传统的导诊系统通常是基于规则库构建的专家系统，需要用户按照系统的引导一步步输入各种患者症状描述，然后为用户输出对应的就诊科室。这种方法较为机械和繁琐，用户体验较差。

还有一些导诊系统通过人体结构图或者症状列表来收集患者的病患部位和症状等信息，最后通过患者的症状来确定患者应该挂的科室。这种方法界面比较复杂，患者交互过程不流畅，同时扩展性较差。

在近几年的导诊系统方法中出现了使用深度学习神经网络方法来实现，这种方法准确率已经超过了前面的方法，但用户必须一次性输入所有症状或者相关信息，用户体验较差，无法多轮交互。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的一个方面在于提出了一种基于知识图谱的医疗导诊方法。

本发明的另一个方面在于提出了一种计算机可读存储介质。

有鉴于此，根据本发明的一个方面，提出了一种基于知识图谱的医疗导诊方法，包括：构建导诊知识图谱；获取用户输入的文本信息；对文本信息进行语义解析，得到文本意图和文本关键信息；根据文本意图和文本关键信息查询导诊知识图谱；基于文本意图为第一就诊意图，则返回与文本关键信息相关联的科室信息；基于文本意图为第二就诊意图，则返回与文本关键信息相关联的症状候选信息。

本发明提供的基于知识图谱的医疗导诊方法，通过构建导诊知识图谱，获取用户输入的文本信息，基于自然语言处理方法，对文本信息进行语义解析，得到文本意图和文本关键信息。根据文本意图和文本关键信息查询导诊知识图谱，如果文本意图是第一就诊意图，也就是文本关键信息中有明显症状词的时候，通过导诊知识图谱会查到与文本关键信息相关联的科室信息，将科室信息返回给用户，系统与用户的对话闭环完成，导诊结束；如果文本意图是第二就诊意图，也就是文本关键信息中没有明显症状词的时候，通过导诊知识图谱无法直接查到与文本关键信息相关联的科室信息，也就是对话闭环未完成，系统需要与用户再交互，导诊知识图谱会提供与文本关键信息相关联的症状候选信息，以供用户选择；用户选择某一个或者多个症状候选信息后，系统会再次获取用户输入的文本信息，并进行语义解析，直至明确用户真正的就诊意图，推荐出合适的科室信息。通过本发明提供的基于知识图谱的医疗导诊方法，基于多轮对话管理方法，患者无须一次性输入所有症状或相关信息，交互更自然，基于自然语言处理方法，用户可以口语化描述自己的症状或者相关信息，无明显症状词时，系统会自动给出相关的候选策略，从而识别出患者真正的就诊意图，为患者推荐科室的准确率高，同时减少用户输入，用户体验更好。

根据本发明的上述基于知识图谱的医疗导诊方法，还可以具有以下技术特征：

在上述技术方案中，构建导诊知识图谱的步骤，具体包括：定义实体节点、属性、实体关系；获取互联网的疾病数据、症状数据，以构建语料库；根据实体节点、属性、实体关系以及语料库中的数据，构建导诊知识图谱。