[发明专利]信息推送方法、装置和计算机可读存储介质在审
申请号: | 202110331602.5 | 申请日: | 2021-03-29 |
公开(公告)号: | CN113782163A | 公开(公告)日: | 2021-12-10 |
发明(设计)人: | 刘宗节;罗杰 | 申请(专利权)人: | 北京京东拓先科技有限公司 |
主分类号: | G16H40/20 | 分类号: | G16H40/20;G16H50/70 |
代理公司: | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人: | 孙玉;刘剑波 |
地址: | 100176 北京市大兴区北京经济*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 信息 推送 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种信息推送方法,包括:
根据患者的实时信息和医生的实时信息生成医患实时特征,其中,所述患者的实时信息包括:所述患者在预设第一时间段内的在线访问信息,所述医生的实时信息包括:所述医生在预设第一时间段内的接诊信息;
根据所述患者的实时病情描述信息生成所述患者的实时病情特征;
根据预先获取的所述患者的历史特征和所述医生的历史特征,以及所述医患实时特征和所述患者的实时特征,确定所述患者和所述医生的匹配度;
根据所述患者与每个医生的匹配度,为所述患者推送至少一个医生。
2.根据权利要求1所述的信息推送方法,其中,所述根据所述患者的实时信息和所述医生的实时信息生成医患实时特征包括:
将所述患者的实时信息和所述医生的实时信息共同输入医患匹配模型的第一全连接层,得到输出的所述医患实时特征;
其中,所述患者的实时信息还包括:所述患者的个人特征信息,所述医生的实时信息还包括所述医生的个人特征信息和职业特征信息。
3.根据权利要求1所述的信息推送方法,其中,所述根据所述患者的实时病情描述信息生成所述患者的实时病情特征包括:
将所述患者的实时病情描述信息输入医患匹配模型的第一自然语言处理模型,得到输出的所述患者的实时病情特征。
4.根据权利要求1所述的信息推送方法,其中,所述根据预先获取的所述患者的历史特征和所述医生的历史特征,以及所述医患实时特征和所述患者的实时特征,确定所述患者和所述医生的匹配度包括:
将预先获取的所述患者的历史特征和所述医生的历史特征,以及所述医患实时特征和所述患者的实时特征进行拼接后,输入医患匹配模型的第二全连接层,得到输出的所述患者和所述医生的匹配度。
5.根据权利要求1所述的信息推送方法,还包括:
根据所述患者的历史信息生成所述患者的历史特征,其中,所述患者的历史信息包括所述患者的历史病症信息和历史就诊信息。
6.根据权利要求5所述的信息推送方法,其中,所述根据患者的历史信息生成所述患者的历史特征包括:
按时间顺序将所述患者的历史信息划分为第一历史信息和第二历史信息,其中,所述第一历史信息包括预设第二时间段内的最近一次的历史信息,所述第二历史信息包括按时间顺序划分的不同时间段内的历史信息;
根据所述第一历史信息确定所述患者的第一历史特征;
根据所述第二历史信息确定所述患者的第二历史特征;
根据所述患者的第一历史特征和第二历史特征,确定所述患者的历史特征。
7.根据权利要求6所述的信息推送方法,其中,所述根据所述第一历史信息确定所述患者的第一历史特征包括:
将所述第一历史信息输入医患匹配模型的第二自然语言处理模型,得到第一历史特征向量作为所述患者的第一历史特征;
所述根据所述第二历史信息确定所述患者的第二历史特征包括:
将所述第二历史信息或者所述第一历史信息和第二历史信息的联合信息输入所述医患匹配模型的第一深度神经网络模型,得到第二历史特征向量作为所述患者的第二历史特征;
其中,所述第一历史特征向量的长度大于等于所述第二历史特征向量的长度。
8.根据权利要求6所述的信息推送方法,其中,所述根据所述患者的第一历史特征和第二历史特征,确定所述患者的历史特征包括:
将所述患者的第一历史特征和第二历史特征进行拼接后,输入医患匹配模型的第三全连接层,得到输出的所述患者的历史特征。
9.根据权利要求1所述的信息推送方法,还包括:
根据所述医生的领域属性信息和所述医生的历史信息生成所述医生的历史特征,其中,所述医生的历史信息包括所述医生的历史接诊信息。
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