[发明专利]医疗智能分诊方法和医疗智能分诊系统

说明书

本发明属于计算机技术领域，具体涉及医疗智能分诊方法和系统。该医疗智能分诊方法，包括：从患者信息中抽取与疾病相关的症状和体征作为候选因素信息；根据候选因素信息，从医学文献中获取与症状相关的多种疾病以及治疗措施作为鉴定知识信息；将鉴定知识信息与候选因素信息进行匹配；重复上述步骤，直到确定疾病所属科室或者患者信息已抽取并匹配完毕，返回分诊结果。该方法和系统通过分析和患者的交互内容，从医学文献或者其他医学数据中发现相关知识和规律从而形成鉴定知识信息的医学证据，进而分析患者的患病情况并给出相关建议。从而达到根据患者的主要症状及体征，匹配出可能的疾病及其隶属专科，并推荐有效的就诊的科室或就医路径的目的。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种医疗智能分诊方法和医疗智能分诊系统。

背景技术

更准确诊断出疾病，更快速找到最有效的治疗方案，是人类一如既往的追求。然而现实中的门诊分诊场景是，患者患病却对医院的科室分类不了解，仅在挂号时才简单咨询挂号窗口或者分诊台的工作人员挂什么科比较合适，然而术业有专攻，很多挂号窗口或分诊台工作人员并非医师专业出身。因此，患者面临的结果往往是，好不容易挂到的号，见到医生却被告知病症和所挂科室并不符合，要对症看病需要重新选择另一个科室挂号。这时，患者要么重新挂号，要么请医生开大概对症的药了事。然而医生的号源有限，再次挂号患者可能只能改天才能看病，耽误病情的黄金诊断期。对于更稀少号源的专家号，同样存在病不对诊，或者仅能开具多日后的检查预约单的问题。这些情况除了耽误病情诊断，往往还伴随着很高的时间成本和交通成本。

上述情况距离科学分诊还有很大的距离。目前的分诊系统通常基于人工编写的规则库，需要耗费大量的人力和时间，适用的范围窄。随着人工智能的兴起和人文关怀的普及，医疗智能分诊(Intelligent Triage)开始发展起来。相比传统的门诊分诊，医疗智能分诊能够更快速、更准确的判断疾病并给出合理建议。例如，一种提出的分诊方法是基于深度学习方法的Airdoc的分诊方式，使用深度学习方法通常是端到端(end to end)的应用，其过程对于人来说具有不可解释性，并且缺少良好的信息交互，这对于医学应用来说是个很大的弊端。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中上述不足，提供一种医疗智能分诊方法和医疗智能分诊系统，能基于知识挖掘(Knowledge Mining)和语义关系(SemanticRelation)，通过患者提供的信息从医学文献中挖掘相关的医学知识，自动地选择和患者的交互内容，从而更快更准地确定患者的分诊情况。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是该医疗智能分诊方法，基于知识挖掘进行分诊，所述方法包括：

从患者信息中抽取与疾病相关的症状和体征作为候选因素信息；

根据所述候选因素信息，从医学文献中获取与症状相关的多种疾病以及治疗措施作为鉴定知识信息；

将所述鉴定知识信息与所述候选因素信息进行匹配；

重复上述步骤，直到确定疾病所属科室或者所述患者信息已抽取并匹配完毕，返回分诊结果。

优选的是，所述患者信息由患者口头表达语言或电子录入获得，所述分诊结果通过语音播报或电子信息文本展示返回至患者。

优选的是，抽取所述候选因素信息的过程为，通过自然语言处理技术从患者提供的口头表达语言中/或通过信息抽取技术从患者提供的信息文本中，抽取与疾病相关的症状和体征的关键词或者关键短语和时间事件，上述关键词或者关键短语和时间事件即所述候选因素信息。

优选的是，获取所述鉴定知识信息的过程包括：

根据所述候选因素信息中的关键词或者关键短语，从医学文献中检索与关键词或者关键短语相关的文档内容；

利用自然语言处理技术从检索的文档内容中查找并挖掘与疾病相关的知识。