[发明专利]用于输出信息的方法和装置

权利要求书

1.一种用于输出信息的装置，包括：

获取单元，被配置成获取用户输入信息；

第一确定单元，被配置成响应于所述用户输入信息包括患者的图像，基于所述图像，确定第一概率集合，其中，第一概率是基于图像确定的、所述患者患有预先确定的疾病集合中的疾病的概率；

第二确定单元，被配置成基于所述第一概率集合，从所述疾病集合中确定所述患者患有的疾病作为目标疾病；

其中，所述第二确定单元，进一步被配置成：

基于所述第一概率集合，针对所述图像未体现的信息，生成针对所述患者的问题；获取针对所述问题的反馈信息；基于所述反馈信息和所述用户输入信息，确定第二概率集合，其中，第二概率是基于反馈信息和用户输入信息确定的、所述患者患有预先确定的疾病集合中的疾病的概率；基于所述第一概率集合、所述第二概率集合和所述疾病集合中的疾病的先验概率，确定所述患者患有所述疾病集合中的疾病的评分；基于所确定的评分，确定是否继续生成问题；

输出单元，被配置成输出所述目标疾病的疾病信息；

所述第二确定单元，进一步被配置成：

基于所述第一概率集合，确定所述患者患有的、所述疾病集合中的疾病的疾病标识；基于疾病标识和预先训练的贝叶斯网络，生成针对所述患者的问题以及输出；

其中，所述贝叶斯网络的结构为有向二分图，所述有向二分图的始点用于表征疾病标识，所述有向二分图的终点用于表征症状信息，所述贝叶斯网络中的条件概率用于表征疾病标识所表征的疾病的患者产生症状信息所表征的症状的概率；

所述第二确定单元，进一步被配置成按照如下方式执行所述基于所确定的评分，确定是否继续生成问题：

将所得到的评分按照由大到小的顺序排列，当排名前k₁个疾病的评分和减去排名k₁+1到k₂的疾病评分和的差值大于阈值ε时，不继续生成问题；当排名前k₁个疾病的评分和减去排名k₁+1到k₂的疾病评分和的差值小于等于阈值ε时，继续生成问题。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述第一确定单元，进一步被配置成：

将所述图像输入至预先训练的卷积神经网络，得到第一概率集合。

3.根据权利要求2所述的装置，其中，所述装置还包括：

第三确定单元，被配置成响应于所述用户输入信息不包括患者的图像，基于所述用户输入信息，确定第一概率集合。

4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述评分表征患者患有疾病集合中的疾病的可能性的大小；

所述第二确定单元，进一步被配置成：

获取所述疾病集合中的疾病的先验概率；

基于所确定的评分，确定是否继续生成问题；

响应于确定不继续生成问题，从所述疾病集合中确定所述患者患有的疾病作为目标疾病。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述装置还包括：

训练单元，被配置成基于所述反馈信息，继续训练所述贝叶斯网络。