[发明专利]中医体质辨识方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种中医体质辨识方法，包括：对医患问答数据进行标点补全，对标点补全后的医患问答数据进行角色标识、文本及基础信息拼接，得到完整连续文本；利用预训练完成的Roberta模型，对完整连续文本进行分类，得到第一体质得分；识别医患问答数据的症状实体，根据症状实体匹配预设症状标准量表，得到直接及间接症状；合并直接及间接症状，得到目标直接症状，根据患者基本信息及目标直接症状，利用预测量表规则计算第二体质得分；综合第一及二体质得分，得到综合体质得分，将综合体质得分中最高分项作为患者体质。本发明还提出一种中医体质辨识装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高体质辨识效率及准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种中医体质辨识方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

中医体质理论将人体体质分为9种基本类型，判定依据主要为《中医体质量表》、《中医体质分类与判定表》等。

目前的体质判断方法通常采用下面三种方式：一、中医师人工问诊获得患者的关键体征，通过自身医学知识判断患者的主要体质类型，完全依赖中医师的医学知识，导致体质辨识的准确不高；二、结合判定工具及患者症状计算体质得分，进而得到体质类型；三、通过电子问券的方式采集用户信息，并在系统后台设置对应的计算规则，计算用户体质类型。

目前体质判断方法采用人工问诊方式完全依赖中医师的医学知识，导致体质辨识的准确率不高；采用判定工具或电子问卷的方式，需要用户繁琐的填报症状信息，导致体质辨识效率不高且用户转化率低，但若采用不完整的量表进行评估采集到的信息较少，会降低体质辨识的准确率，且若部分用户是老用户，在进行体质判断时，在系统中留有的症状信息没有被利用，要用户重新填报症状，导致体质辨识效率不高。

发明内容

本发明提供一种中医体质辨识方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决进行体质辨识时效率及准确率较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种中医体质辨识方法，包括：

获取医患问答数据及患者基本信息，对所述医患问答数据进行标点补全，并对标点补全后的医患问答数据进行角色标识及文本拼接，得到角色连续文本；

根据所述患者基本信息对所述角色连续文本进行基础信息拼接，得到完整连续文本；

利用预训练完成的Roberta模型，对所述完整连续文本进行体质标签分类，得到第一体质得分；

识别所述医患问答数据的症状实体，根据所述症状实体匹配预设症状标准量表，得到直接症状及间接症状，并将所述间接症状映射为带权重的直接症状；

合并所述直接症状及带权重的直接症状，得到目标直接症状，根据所述患者基本信息及所述目标直接症状，利用预测量表规则计算第二体质得分；

综合所述第一体质得分及所述第二体质得分，得到综合体质得分，将所述综合体质得分中最高分项作为患者体质。

可选地，所述对所述医患问答数据进行标点补全，并对标点补全后的医患问答数据进行角色标识及文本拼接，得到角色连续文本，包括：

对所述医患问答数据进行文本清洗，得到第一医患问答数据；

利用预设Bert模型，判断所述干净医患问答数据的句子类型，根据所述句子类型对所述干净医患问答数据进行标点补全，得到第二医患问答数据；

将所述第二医患问答数据中同一角色连续发送的多条消息合并为一条消息，得到第三医患问答数据；

在所述第三医患问答数据的每条问答数据的起始端添加角色标识符，并利用预设分隔符将每条带有角色标识符的问答数据顺序衔接，得到角色连续文本。