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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：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。

主权项：1.一种基于问诊会话的辅助诊断方法，其特征在于，包括下述步骤：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；其中，第二特征提取模型是基于时序模型进行构建的；将所述目标特征词与所述目标特征语句在所述对话文本中进行差异化标识，作为所述问诊过程的辅助诊断信息进行展示；其中，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；从第二医学数据中整理出对应于各种疾病诊断的语句作为特征语句，对样本文本中的特征语句进行标注，将未标注的样本文本输入到第二特征提取模型中进行处理，将提取到的特征语句与样本文本中标注的特征语句进行误差计算，得到提取到的特征语句与样本文本中标注的特征语句之间的误差，以最小化提取到的特征语句与样本文本中标注的特征语句之间的误差为目标，对第二特征提取模型进行迭代训练，直到达到预定的次数时或者提取到的特征语句与样本文本中标注的特征语句之间的误差最小时，则得到预训练的第二特征提取模型；将所述预训练的第一特征提取模型与所述预训练的第二特征提取模型进行连接，得到连接后的模型；通过第二医学数据对所述连接后的模型进行训练，并在训练过程中，通过疾病诊断交叉熵损失的反向传播调整所述预训练的第一特征提取模型与所述预训练的第二特征提取模型中的参数；将所述连接后的模型训练到收敛或达到预设迭次数后，得到所述训练好的第一特征提取模型以及所述训练好的第二特征提取模型；其中，所述将所述目标特征词与所述目标特征语句在所述对话文本中进行差异化标识的步骤包括：通过第一可视化要素对所述目标特征词进行可视化表达，所述第一可视化要素根据所述目标特征词的置信度进行确定，其中，所述目标特征词的置信度通过所述第一特征提取模型输出得到；通过第二可视化要素对所述目标特征语句进行可视化表达，所述第二可视化要素根据所述目标特征语句的权重进行确定，其中，所述目标特征语句的权重通过所述第二特征提取模型输出得到；通过第三可视化要素对所述问诊过程进行可视化表达，所述第三可视化要素根据所述问诊过程中产生的问诊对话的时序进行确定。

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