[发明专利]用于输出信息的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于输出信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取用户输入信息；响应于用户输入信息包括患者的图像，基于图像，确定第一概率集合，其中，第一概率是基于图像确定的、患者患有预先确定的疾病集合中的疾病的概率；基于第一概率集合，从疾病集合中确定患者患有的疾病作为目标疾病；输出目标疾病的疾病信息。该实施方式丰富了信息的生成方式，提高了电子设备诊断的准确性，有助于节省医务人员的诊断时间。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于输出信息的方法和装置。

背景技术

目前，医疗资源与患者就医需求之间存在缺口，受限于医生培养周期长，水平参差不齐，分布不均衡的现状。这种医患供需关系之间的矛盾短时间内难以自动调和，而且有越来越激烈的趋势。

在众多的就医需求中，有大量需求可以通过医生对患者进行简单的问诊后，由医生给出拟诊疾病或治疗方案，进而得以解决。

发明内容

本申请实施例提出了用于输出信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于输出信息的方法，该方法包括：获取用户输入信息；响应于用户输入信息包括患者的图像，基于图像，确定第一概率集合，其中，第一概率是基于图像确定的、患者患有预先确定的疾病集合中的疾病的概率；基于第一概率集合，从疾病集合中确定患者患有的疾病作为目标疾病；输出目标疾病的疾病信息。

在一些实施例中，基于图像，确定第一概率集合，包括：将图像输入至预先训练的卷积神经网络，得到第一概率集合。

在一些实施例中，在基于第一概率集合，从疾病集合中确定患者患有的疾病作为目标疾病之前，该方法还包括：响应于用户输入信息不包括患者的图像，基于用户输入信息，确定第一概率集合。

在一些实施例中，基于第一概率集合，从疾病集合中确定患者患有的疾病作为目标疾病，包括：基于第一概率集合，生成针对患者的问题；获取针对问题的反馈信息；基于反馈信息和用户输入信息，从疾病集合中确定患者患有的疾病作为目标疾病。

在一些实施例中，基于反馈信息和用户输入信息，从疾病集合中确定患者患有的疾病作为目标疾病，包括：获取疾病集合中的疾病的先验概率；基于反馈信息和用户输入信息，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、患者患有预先确定的疾病集合中的疾病的概率；基于第一概率集合、第二概率集合和所获取的先验概率，确定患者患有疾病集合中的疾病的评分，其中，评分表征患者患有疾病集合中的疾病的可能性的大小；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，从疾病集合中确定患者患有的疾病作为目标疾病。

在一些实施例中，基于第一概率集合，生成针对患者的问题，包括：基于第一概率集合，确定患者患有的、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，生成针对患者的问题以及输出。

在一些实施例中，贝叶斯网络的结构为有向二分图，有向二分图的始点用于表征疾病标识，有向二分图的终点用于表征症状信息，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。

在一些实施例中，该方法还包括：基于反馈信息，继续训练贝叶斯网络。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于输出信息的装置，该装置包括：获取单元，被配置成获取用户输入信息；第一确定单元，被配置成响应于用户输入信息包括患者的图像，基于图像，确定第一概率集合，其中，第一概率是基于图像确定的、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，被配置成基于第一概率集合，从疾病集合中确定患者患有的疾病作为目标疾病；输出单元，被配置成输出目标疾病的疾病信息。

在一些实施例中，第一确定单元，进一步被配置成：将图像输入至预先训练的卷积神经网络，得到第一概率集合。