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基于医学知识库的智能问诊方法与系统 

申请/专利权人:慧医谷中医药科技(天津)股份有限公司

申请日:2024-04-15

公开(公告)日:2024-06-28

公开(公告)号:CN118072973B

主分类号:G16H50/70

分类号:G16H50/70;G06F40/194;G06F16/33

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.06.28#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要:本发明公开了一种基于医学知识库的智能问诊方法与系统,该方法包括获取用户输入的问诊数据;将提取到的问诊数据,输入到智能医学问诊模型中,采用多头自注意力机制,对问诊数据进行症状特征提取,采用症状对齐模块,将提取的症状特征与标准化症状匹配,得到初始问诊结果;进行细节提问,得到症状细节信息;根据症状细节信息和初始问诊结果,得到最终问诊结果。通过进行数据标注和症状分析采用多头自注意力机制和对齐机制对患者描述的数据进行症状识别和匹配,再根据初步预测的问诊结果进行针对性提问,得到细节信息,最终得到问诊结果,相比于现有的依据深度学习网络,本申请更加精确地将注意力聚集到和症状相关的部分,提高症状提取的准确率。

主权项:1.一种基于医学知识库的智能问诊方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、获取用户输入的问诊数据;S2、将提取到的问诊数据,输入到智能医学问诊模型中,采用多头自注意力机制,对问诊数据进行症状特征提取,采用症状对齐模块,将提取的症状特征与标准化症状匹配,得到初始问诊结果;所述多头自注意力机制采用如下公式表示: 其中,Sm-n表示子词m和子词n的注意力修正函数,为子词m与子词n之间的相似度;为子词m与子词p之间的相似度;Sm-p表示子词m和子词p的注意力修正函数;S3、根据初始问诊结果进行细节提问,得到症状细节信息;S4、根据症状细节信息和初始问诊结果,得到最终问诊结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 慧医谷中医药科技(天津)股份有限公司 基于医学知识库的智能问诊方法与系统

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