[发明专利]智能分诊方法、系统、装置及存储介质

权利要求书

1.一种智能分诊方法，应用于电子装置，其特征在于，包括：

输入患者的相关症状；

利用机器学习模型对输入的患者的相关症状进行处理，实时推断患者的疑似疾病；

根据获取的患者的疑似疾病对患者进行进一步询问，获取进一步区分患者的疑似疾病的相关症状；

利用所述机器学习模型对获取的进一步区分患者的疑似疾病的相关症状进行处理，确定患者就诊的科室。

2.根据权利要求1所述的智能分诊方法，其特征在于，

在输入患者的相关症状的过程中，通过文字识别自动提取患者的相关症状，其中，

包括自动提取患者的相关症状的口语化词语。

3.根据权利要求1所述的智能分诊方法，其特征在于，

在利用机器学习模型对输入的患者的相关症状进行处理，实时推断患者的疑似疾病的过程中，

所述机器学习模型为深度学习模型，所述深度学习模型对输入的患者的症状进行判断，推断出患者所患的疑似病症。

4.根据权利要求1-3任一项所述的智能分诊方法，其特征在于，

在利用所述机器学习模型对获取的进一步区分患者的疑似疾病的相关症状进行处理，确定患者就诊的科室的过程中，

首先，对所述机器学习模型进行训练；

然后，利用训练好的机器学习模型从进一步区分患者的疑似疾病的相关症状的数据中提取相关的信息；

接着，根据提取相关的信息判断患者所患的疑似疾病；

最后，根据判断的疑似疾病推荐相应的就诊科室。

5.一种智能分诊系统，其特征在于，包括：

症状输入单元，用于输入患者的相关症状；

疑似疾病推断单元，用于利用机器学习模型对输入的患者的相关症状进行处理，实时推断患者的疑似疾病；

症状获取单元，用于根据获取的患者的疑似疾病对患者进行进一步询问，获取进一步区分患者的疑似疾病的相关症状；

就诊科室确定单元，用于利用所述机器学习模型对获取的进一步区分患者的疑似疾病的相关症状进行处理，确定患者的就诊科室。

6.根据权利要求5所述的智能分诊系统，其特征在于，

所述症状输入单元通过文字识别自动提取患者的相关症状，其中，

包括自动提取患者的相关症状的口语化词语。

7.根据权利要求5所述的智能分诊系统，其特征在于，

在所述疑似疾病推断单元中，所述机器学习模型为深度学习模型，所述深度学习模型对输入的患者的症状进行判断，推断出患者所患的疑似病症。

8.根据权利要求5所述的智能分诊系统，其特征在于，

所述就诊科室确定单元包括：

机器学习模型训练模块，用于对所述机器学习模型进行训练；

相关信息提取模块，用于利用训练好的机器学习模型从进一步区分患者的疑似疾病的相关症状的数据中提取相关的信息；

疑似疾病判断模块，用于根据提取相关的信息判断相关的疑似疾病；

就诊科室推荐模块，用于根据判断的疑似疾病推荐相应的就诊科室。

9.一种电子装置，该电子装置包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的智能分诊方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至4中任一项所述的智能分诊方法的步骤。