[发明专利]基于问诊会话的辅助诊断方法、装置及计算机设备

说明书

本申请实施例属于人工智能和数字医疗领域，应用于智慧医疗领域中，涉及一种基于问诊会话的辅助诊断方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括获取问诊过程中产生的对话文本，对话文本包括医生与患者之间的问诊对话；通过训练好的第一特征提取模型对问诊对话进行特征词提取，得到每句问诊对话中的目标特征词；通过训练好的第二特征提取模型对对话文本进行特征语句提取，得到问诊过程中的目标特征语句；将目标特征词与目标特征语句在对话文本进行差异化标识，作为问诊过程的辅助诊断信息进行展示。此外，本申请还涉及区块链技术，对话文本可存储于区块链中。本申请通过辅助诊断信息，可以降低医生误诊率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域和数字医疗领域，尤其涉及一种基于问诊会话的辅助诊断方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着计算力和数据量的大幅度提升，人工智能技术获得进一步的发展，应用人工智能解决医疗领域问题已成为了热点。在医疗领域中，医生一般是通过对患者进行问诊，再根据问诊情况推断患者的患病情况。

受限于患者的表达情况，以及长时间的问诊对话，需要医生精神高度集中，才能对问诊过程中患者的描述进行关键词进行捕捉，即便如此，还是会存在遗漏关键词，造成诊断信息遗漏，使得误诊率较高。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种基于问诊会话的辅助诊断方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决误诊率较高的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于问诊会话的辅助诊断方法，采用了如下所述的技术方案：

获取问诊过程中产生的对话文本，所述对话文本包括医生与患者之间的问诊对话；

通过训练好的第一特征提取模型对所述问诊对话进行特征词提取，得到每句问诊对话中的目标特征词；

通过训练好的第二特征提取模型对所述对话文本进行特征语句提取，得到所述问诊过程中的目标特征语句；

将所述目标特征词与所述目标特征语句在所述对话文本进行差异化标识，作为所述问诊过程的辅助诊断信息进行展示。

进一步的，在所述获取问诊过程中产生的对话文本之前，所述方法还包括：

构建第一特征提取模型以及第二特征提取模型；

通过第一医学数据对所述第一特征提取模型进行预训练，得到预训练的第一特征提取模型；

以疾病诊断交叉熵损失为优化目标，通过第二医学数据对所述预训练的第一特征提取模型以及所述第二特征提取模型进行联合训练。

进一步的，所述通过第一医学数据对所述第一特征提取模型进行预训练，得到预训练的第一特征提取模型的步骤包括：

根据所述第一医学数据，构建基于字词掩码预测的第一预训练任务；以及

根据所述第一医学数据，构建基于上下语句预测的第二预训练任务；

基于所述第一预训练任务以及所述第二预设训练任务，对所述第一特征提取模型进行预训练。

进一步的，所述根据所述第一医学数据，构建基于字词掩码预测的第一预训练任务的步骤包括：

通过随机掩码块对所述第一医学数据中的初始语句样本进行随机字词掩码，得到掩码样本语句；

对所述掩码样本语句中被掩码字词进行字词掩码预测，得到预测结果语句；

计算所述预测结果语句与所述初始语句样本之间的第一误差损失；

以最小化第一误差损失为目标构建所述第一预训练任务。

进一步的，所述根据所述第一医学数据，构建基于上下语句预测的第二预训练任务的步骤包括：