[发明专利]医患匹配方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种医患匹配方法，其特征在于，所述医患匹配方法包括：

获取患者的症状数据，所述症状数据用于指示所述患者对应的多个症状名称；

通过预置的多个深度学习模型对所述症状数据进行医疗实体识别，得到患者医疗实体集合，所述多个深度学习模型包括实体识别模型、疾病预测模型和关系实体模型；

获取预置候选医生集合中的多个候选医生，确定所述多个候选医生对应的医生属性实体集合，并对所述医生属性实体集合和所述患者医疗实体集合进行实体匹配，得到匹配结果，所述医生属性实体集合用于指示多个候选医生擅长治疗的病症对应的集合；

根据所述匹配结果对所述候选医生集合中的所述多个候选医生进行排名，并将排名最高的候选医生作为与所述患者匹配的医生。

2.根据权利要求1所述的医患匹配方法，其特征在于，在所述获取患者的症状数据，所述症状数据用于指示所述患者对应的多个症状名称之前，所述医患匹配方法还包括：

获取所述多个候选医生的医生注册信息，并将所述医生注册信息输入预置的实体识别模型中进行实体识别，得到注册信息实体；

获取所述多个候选医生的历史问诊记录，并从所述历史问诊记录中提取好评记录，对所述好评记录进行实体分析，得到好评记录实体；

根据所述注册信息实体和所述好评记录实体生成所述医生属性实体集合。

3.根据权利要求1所述的医患匹配方法，其特征在于，所述通过预置的多个深度学习模型对所述症状数据进行医疗实体识别，得到患者医疗实体集合，所述多个深度学习模型包括实体识别模型、疾病预测模型和关系实体模型，包括：

通过预置的实体识别模型对所述症状数据进行实体识别，得到医疗实体；

通过预置的疾病预测模型对所述症状数据进行病症识别，得到疾病实体；

通过预置的关系实体模型对所述症状数据进行关联实体识别，得到关联医疗实体；

将所述医疗实体、所述疾病实体和所述关联医疗实体确定为所述患者医疗实体集合。

4.根据权利要求1所述的医患匹配方法，其特征在于，在所述获取患者的症状数据，所述症状数据用于指示所述患者对应的多个症状名称之后，所述通过预置的多个深度学习模型对所述症状数据进行医疗实体识别，得到患者医疗实体集合，所述多个深度学习模型包括实体识别模型、疾病预测模型和关系实体模型之前，所述医患匹配方法还包括：

获取预置的实体扩展库中的目标实体子集；

对所述目标实体子集和所述患者医疗实体集合进行实体匹配，得到医疗扩展实体；

对所述医疗扩展实体和所述患者医疗实体集合进行关联存储。

5.根据权利要求4所述的医患匹配方法，其特征在于，在所述获取预置的实体扩展库中的目标实体子集之前，所述医患匹配方法还包括：

调用预置的医疗文章语料集合，并从所述医疗文章语料集合获取第一类实体子集，所述第一类实体子集用于指示医疗文章语料集合中的同一篇文章中出现概率大于预设阈值的多个实体；

调用预置的知识图谱，并从所述知识图谱中提取第二类实体子集，所述第二类实体子集用于指示知识图谱中病情对应的多个病症实体；

将所述第一类实体子集和所述第二类实体子集确定为实体扩展库。

6.根据权利要求1所述的医患匹配方法，其特征在于，所述获取预置候选医生集合中的多个候选医生，确定所述多个候选医生对应的医生属性实体集合，并对所述医生属性实体集合和所述患者医疗实体集合进行实体匹配，得到匹配结果，包括：

获取预置的候选医生集合中的多个候选医生，并对所述多个候选医生和每个候选医生对应的医生属性实体进行关联，得到所述多个候选医生的医生属性实体集合；

对所述医生属性实体集合与所述患者医疗实体集合进行实体相关度计算，得到目标相关度；

对预设目标值和所述目标相关度进行比较，并将所述目标相关度大于预设目标值时对应的多个候选医生作为匹配结果。