[发明专利]基于自然语言处理的处方生成方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提出一种基于自然语言处理的处方生成方法、装置、设备及介质，该方法通过获取药品加购信息、用户描述信息分别生成适应症、可选使用规范信息、疑似症状和建议使用规范信息，进而生成处方必要信息并确定信息可信程度，得到初始处方。本发明还提出一种处方生成装置、设备及介质，借助于自然语言处理技术将用户的语言或文字描述信息以及药品加购信息转化为适应症、可选使用规范信息、疑似症状和建议使用规范信息，确定处方必要信息并生成初始处方，对于明确知晓自己症状及所需药品的患者，自动生成初始处方，减少患者的购药用时，提升患者的体验度和满意度，也提升了医生的接诊效率和医疗资源利用率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于自然语言处理的处方生成方法、装置、设备及介质。

背景技术

相关技术中，开处方的过程一般是通过医生与患者进行对话，确认患者信息后，由医生填写诊断，开药，签章，最终得到处方。

但现有的问诊流程不论患者是否明确知晓自己所需要的药品，均需要经过医生的问诊，造成了对于部分明确知晓自己的病情以及所需药品患者的诊疗过程耗时较长，患者体验度降低、满意度较差。此外，对于诊疗资源来说，如果对每一个患者都要进行亲自问诊，也将在一定程度上导致医疗资源的浪费，将有限的诊疗资源均衡分布给部分不需要亲自问诊的患者，造成接诊效率低。

发明内容

本发明提供一种基于自然语言处理的处方生成方法、装置、设备及介质，其主要目的在于借助于自然语言处理技术将用户的语言或文字描述信息以及药品加购信息转化为适应症、可选使用规范信息、疑似症状和建议使用规范信息，进而确定处方必要信息及其信息可信程度，基于该信息可信程度和处方必要信息生成初始处方，不再需要医生对每一个患者当面进行问诊，对于明确知晓自己症状及所需药品的患者，通过自动核对的方式生成初始处方，减少这部分患者的购药用时，提升患者的体验度和满意度，也提升了医生的接诊效率和医疗资源利用率。

为实现上述目的，本发明提供一种基于自然语言处理的处方生成方法，该方法包括：

获取药品加购信息，确定加购药品的适应症和可选使用规范信息；

获取用户描述信息，确定主诉信息；

根据所述主诉信息和药品加购信息生成处方必要信息，所述处方必要信息包括疑似症状、建议使用规范信息中至少之一；

根据症状信息和规范信息中至少之一确定所述处方必要信息的信息可信程度，所述症状信息根据所述适应症和疑似症状确定，所述规范信息根据所述可选使用规范信息和建议使用规范信息确定；

根据所述信息可信程度和处方必要信息生成初始处方。

可选的，所述根据症状信息和规范信息中至少之一确定所述处方必要信息的信息可信程度包括：

根据所述适应症和疑似症状确定症状可信程度；

根据所述可选使用规范信息和建议使用规范信息确定使用规范可信程度；

若所述症状可信程度和使用规范可信程度均为可信，所述信息可信程度为可信；

若所述症状可信程度和使用规范可信程度中任一为不可信，所述信息可信程度为不可信。

可选的，所述根据所述信息可信程度和处方必要信息生成初始处方包括以下任意之一：

若所述信息可信程度包括可信，根据所述处方必要信息生成所述初始处方；

或者，若所述信息可信程度包括不可信，获取用户关联信息，并根据所述用户关联信息、用户描述信息和药品加购信息中至少之一确定加购事件重要程度，所述用户关联信息包括用户位置、用户购买频率、历史成交金额中至少之一，根据所述加购事件重要程度分配接诊医生，将所述处方必要信息发送给所述接诊医生，获取所述接诊医生的处方指令并生成所述初始处方。