[发明专利]在线问诊科室分配方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种在线问诊科室分配方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取问诊请求，所述问诊请求携带了用户标识；根据所述用户标识获取多种用户信息；对所述用户信息进行向量化处理，得到多维向量矩阵；通过深层神经网络模型基于所述多维向量矩阵进行预测运算，得到与所述用户标识对应的科室；将所述科室标记为向所述用户标识分配的待就诊科室。在客户在线问诊时能够为用户自动分配科室并且有效提高科室分配的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种在线问诊科室分配方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，在线问诊成为一种新兴的诊疗服务。与线下医院就医难相比，在线问诊只需用户操作应用程序，即可方便快捷的实现问诊需求。但是在线问诊时，通常用户只能凭借自己的经验选择相应的科室，如果用户不能确定自己的症状所匹配的科室，那么有可能会选错科室，无法找到合适的医生问诊。因此，如何为用户自动分配科室并且有效提高科室分配的准确性成为目前需要解决的一个技术问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种在客户在线问诊时能够为用户自动分配科室并且有效提高科室分配的准确性的在线问诊科室分配方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种在线问诊科室分配方法，所述方法包括：

获取问诊请求，所述问诊请求携带了用户标识；

根据所述用户标识获取多种用户信息；

对所述用户信息进行向量化处理，得到多维向量矩阵；

通过深层神经网络模型基于所述多维向量矩阵进行预测运算，得到与所述用户标识对应的科室；

将所述科室标记为向所述用户标识分配的待就诊科室。

在其中一个实施例中，所述对所述用户信息进行向量化处理，得到多维向量矩阵包括：

对所述用户信息进行预处理，在预处理后的多种用户信息中进行特征选择；

将选择出的每个特征转换为对应的一维向量；

通过词向量模型对多个特征对应的一维向量进行转换，得到与用户标识对应的多维向量矩阵。

在其中一个实施例中，所述词向量模型包括输入层和投影层；所述通过词向量模型对多个特征对应的一维向量进行转换的步骤包括：

通过所述词向量模型的输入层加载多个特征对应的一维向量；

通过所述词向量模型的投影层对多个特征对应的一维向量进行转换，输出相应的多维向量矩阵，其中，所述投影层未配置激活函数。

在其中一个实施例中，所述用户信息包括主诉信息；所述方法还包括：

对所述主诉信息进行转换，生成主诉文本；

调用多个诊疗规则，将所述诊疗规则转换为诊疗规则字符串；

将所述诊疗规则字符串与所述主诉文本进行匹配，得到相应的匹配结果；

当匹配结果中只包含一个科室时，则将所述科室确定为向所述用户标识分配的待就诊科室；

当匹配结果包含多个科室时，则执行对所述用户信息进行向量化处理的步骤，直至得到向所述用户标识分配的待就诊科室。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

当通过诊疗规则匹配得到的匹配结果中包含多个科室时，对所述科室对应的诊疗规则进行标记；

将标记后的诊疗规则发送至医生终端，所述医生终端用于对标记后的诊疗规则进行更新。