CN110489566A - 一种智能导诊服务机器人的导诊方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能导诊服务机器人的导诊方法，具体过程如下：通过语音识别技术获取用户所询信息，获取的信息进入系统对话管理模块，通过系统内部的多模匹配算法以及相关自然语言处理技术结合已有的医疗知识库以及知识图谱关联关系，识别患者意图或者给出咨询结果，从而达到人机交互的目的，当患者与系统交互进行语音问诊后，采集语音输入信号进行语音识别，转换成为文本并提取症状信息，依据症状信息与症状索引表比对，按照相关度对可能的疾病进行排序并得出诊断结果，将疾病诊断结果和科室推荐表为患者推荐挂号科室，同时可以查看疾病更多相关信息，本方法基本实现了自助导诊，提升了医院的服务质量，大大减轻了医务人员负担。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，具体是一种智能导诊服务机器人的导诊方法。
背景技术
随着互联网技术的迅速发展和大数据时代的到来，电子医疗信息也随之剧增，然而在医疗导诊的工作中对电子医疗信息的利用率始终较低，传统的人工医疗导诊繁杂低效依然是大多数医院的痛点。仅仅依靠医护人员的导诊辅助缺乏一定的高效性，导致病人满意度下降。与此同时，近年来人们对健康关注度明显提高，医院人流高峰出现频次越来越高，医疗导诊人力资源明显不足，利用机器人智能医疗导诊能有效的对医院的患者进行合理的分流，同时能让患者享受到智慧医疗的全新体验。
现有方案：
如：广州奥博信息科技公司导诊服务机器人，没有针对到医疗疾病等各方面进行知识库的整理及搭建，对于不同维度医疗知识方面的问询，给出的结果准确度有所欠缺。问答比较机械化，不能快速高效准确的捕捉用户的所询的关键点，用户体验友好性尚有欠缺。
又如:现有的导诊服务类系统，只有繁杂的用户操作界面，对于特殊人群友好型较差，功能不全面，用户体验效果差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能导诊服务机器人的导诊方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种智能导诊服务机器人的导诊方法，具体过程如下：通过语音识别技术获取用户所询信息，获取的信息进入系统对话管理模块，通过系统内部的多模匹配算法以及相关自然语言处理技术结合已有的医疗知识库以及知识图谱关联关系，识别患者意图或者给出咨询结果，从而达到人机交互的目的，当患者与系统交互进行语音问诊后，采集语音输入信号进行语音识别，转换成为文本并提取症状信息，依据症状信息与症状索引表比对，按照相关度对可能的疾病进行排序并得出诊断结果，将疾病诊断结果和科室推荐表为患者推荐挂号科室，同时可以查看疾病更多相关信息。
作为本发明的进一步技术方案：允许用户对诊断结果做出打分和反馈意见录入，系统将反馈结果作为优化诊断结果的依据，结合疾病诊断结果和科室推荐表为患者推荐挂号科室。
作为本发明的进一步技术方案：所述系统内部设有语音处理引擎、人脸处理引擎、知识处理引擎和数据采集引擎。
作为本发明的进一步技术方案：所述识别患者意图的具体过程如下：获取到用户所询问题后，系统基于采集到的信息，分词得到一系列的意图特征词，并根据意图特征词的分类尝试明确用户搜索意图，若用户给出的关键词不在已有的意图特征词列表中，则系统会根据已有特征词的同义词表进行动态匹配，并提供用户相应词语替换建议，辅助用户进行点选操作，实现有效问题的构建，在已有知识库的情况下可以对句法进一步分析，首先对于采集的句子中的每个词汇进行分词，依照知识库中每个词所对应的依存关系，构建所有可能出现的句法树，形成特殊矩阵，其次根据知识库和句法公理，筛选合适的中心词并剔除不合理的依存关系，然后依据句法公理，对剩余的句法树进行剪枝操作，经过剪枝的句法树会残缺，在最后搜索环节中去除所有残缺的句法树，最后需要对句法分析的效果进行评价和优化，通过结构合理加权系数、词间适应性系数、比邻度系数和整体评价四个评价维度进行最终的结果反馈。
作为本发明的进一步技术方案：若在同意词库中也无法匹配到对应的关键词，则将该关键词作为新的意图特征词插入意图特征词库，并基于特征词分类算法实现新的特征词的类别划分。
作为本发明的进一步技术方案：所述系统与医疗知识库以及知识图谱之间通过WIFI网络连接。
作为本发明的进一步技术方案：所述系统通过对用户导诊操作信息的分析，归纳为疾病、症状、检查、药品、科室、医生专家、导航服务模块；其中，
疾病模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于疾病方面包括简介、典型症状、发病原因、并发症、预防、鉴别、就诊须知、治疗方法、临床检查、护理、饮食保健十一个维度的知识反馈；
症状模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于症状方面包括综述、起因、相似症状、可能疾病、诊断详述、对症用药、检查鉴别、就诊指南八个维度的知识反馈；
检查模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于检查方面包括基本信息、检查费用、相关疾病、相关症状、注意事项、检查作用、检查过程七个维度的知识反馈；
药品模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于药品方面包括药品概述、药品指导价格、用药人群、药品说明书、商品信息五个维度的知识反馈；
科室模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于科室方面包括科室简介以及科室对应专家信息两个维度的知识反馈；
医生专家模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于医生专家方面包括所属科室、头衔职称、医疗专长、专家简介四个维度的知识反馈；
导航模块：用于给用户提供正确的路径导航服务。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明解决了目前技术缺乏以人机互动、问答可视化、完整医疗知识库的一套智能导诊系统解决方案的窘境。本系统是依据医院导诊服务要求而设计开发的专业领域服务应用机器人系统。它由感知、认知、分析、优化、行为控制等部分组成，通过医疗知识库及医疗知识图谱的紧密关联关系，能及时有效地和患者进行导诊互动，依据多维度疾病、症状模型，引导患者并给出患者合理的就诊建议。本系统基本实现了自助导诊，提升了医院的服务质量，大大减轻了医务人员负担。
附图说明
图1为本发明的系统架构图；
图2为本发明的系统数据流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：请参阅图1-2，一种智能导诊服务机器人的导诊方法，主要应用对象为就医人员，同时医疗知识库体系的维护涉及到医疗人员，系统服务总体包含辅助预诊、科室导航、疾病症状自查、就诊流程导诊、娱乐休闲、智能迎宾、专家推荐查询和数据测量等主要模块，通过系统的语音处理、数据采集、人脸处理、知识文本处理引擎对用户的信息进行收集分析，并基于已有的专业知识库和医疗知识图谱来给你就医人员关于医疗导诊方向的导诊建议；
导诊的具体过程如下：通过语音识别技术获取用户所询信息，获取的信息进入系统对话管理模块，通过系统内部的多模匹配算法以及相关自然语言处理技术结合已有的医疗知识库以及知识图谱关联关系，识别患者意图或者给出咨询结果，从而达到人机交互的目的，当患者与系统交互进行语音问诊后，采集语音输入信号进行语音识别，转换成为文本并提取症状信息，依据症状信息与症状索引表比对，按照相关度对可能的疾病进行排序并得出诊断结果，将疾病诊断结果和科室推荐表为患者推荐挂号科室，同时可以查看疾病更多相关信息。
智能导诊服务机器人使用方法如下：
1、安装机器人客户端系统
2、在公网服务器部署智能导诊服务机器人系统问答系统
3、在公网服务器部署智能导诊服务机器人系统医疗知识库管理系统
4、在公网服务器构建医疗知识图谱对应的图数据库
5、用户通过机器人客户端以互联网的形式连接服务端的问答系统
6、机器人客户端针对用户常用的功能进行可视化展示
7、用户通过语音或者手动点击方式进行医疗导诊操作
8、同时数据经过WIFI网络传输至公网服务器。
9、公网服务器问答系统对接收的用户导诊操作信息进行精细化的分析判断
10、服务端的问答系统通过对用户导诊操作信息的分析，归纳为疾病、症状、检查、药品、科室、医生专家、导航等服务模块。
（1）疾病模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于疾病方面包括简介、典型症状、发病原因、并发症、预防、鉴别、就诊须知、治疗方法、临床检查、护理、饮食保健十一个维度的知识反馈。
（2）症状模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于症状方面包括综述、起因、相似症状、可能疾病、诊断详述、对症用药、检查鉴别、就诊指南八个维度的知识反馈。
（3）检查模块：过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于检查方面包括基本信息、检查费用、相关疾病、相关症状、注意事项、检查作用、检查过程七个维度的知识反馈。
（4）药品模块：过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于药品方面包括药品概述、药品指导价格、用药人群、药品说明书、商品信息五个维度的知识反馈。
（5）科室模块：过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于科室方面包括科室简介以及科室对应专家信息两个维度的知识反馈。
（6）医生专家模块：过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于医生专家方面包括所属科室、头衔职称、医疗专长、专家简介四个维度的知识反馈。
11、机器人端接收问答系统返回的分析后的结果信息。
12、机器人通过对获取的结果信息进行解析，分别以语音和图文界面的形式将问答结果呈现给用户。
实施例2：在实施例1的基础上：识别患者意图的具体过程如下：获取到用户所询问题后，系统基于采集到的信息，分词得到一系列的意图特征词，并根据意图特征词的分类尝试明确用户搜索意图。若用户给出的关键词不在已有的意图特征词列表中，则系统会根据已有特征词的同义词表进行动态匹配，并提供用户相应词语替换建议，辅助用户进行点选操作，实现有效问题的构建。若在同意词库中也无法匹配到对应的关键词，则将该关键词作为新的意图特征词插入意图特征词库，并基于特征词分类算法实现新的特征词的类别划分。在已有知识库的情况下可以对句法进一步分析。首先对于采集的句子中的每个词汇进行分词，依照知识库中每个词所对应的依存关系，构建所有可能出现的句法树，形成特殊矩阵。其次根据知识库和句法公理，筛选合适的中心词并剔除不合理的依存关系，然后依据句法公理，可以对剩余的句法树进行剪枝操作，经过剪枝的句法树会残缺，在最后搜索环节中就可以去除所有残缺的句法树，大大提高检索的效率。最后需要对句法分析的效果进行评价和优化，通过结构合理加权系数、词间适应性系数、比邻度系数和整体评价四个评价维度进行最终的结果反馈。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (7)
1.一种智能导诊服务机器人的导诊方法，其特征在于，具体过程如下：通过语音识别技术获取用户所询信息，获取的信息进入系统对话管理模块，通过系统内部的多模匹配算法以及相关自然语言处理技术结合已有的医疗知识库以及知识图谱关联关系，识别患者意图或者给出咨询结果，从而达到人机交互的目的，当患者与系统交互进行语音问诊后，采集语音输入信号进行语音识别，转换成为文本并提取症状信息，依据症状信息与症状索引表比对，按照相关度对可能的疾病进行排序并得出诊断结果，将疾病诊断结果和科室推荐表为患者推荐挂号科室，同时可以查看疾病更多相关信息。
2.根据权利要求1所述的一种智能导诊服务机器人的导诊方法，其特征在于，允许用户对诊断结果做出打分和反馈意见录入，系统将反馈结果作为优化诊断结果的依据，结合疾病诊断结果和科室推荐表为患者推荐挂号科室。
3.根据权利要求1所述的一种智能导诊服务机器人的导诊方法，其特征在于，所述系统内部设有语音处理引擎、人脸处理引擎、知识处理引擎和数据采集引擎。
4.根据权利要求1所述的一种智能导诊服务机器人的导诊方法，其特征在于，所述识别患者意图的具体过程如下：获取到用户所询问题后，系统基于采集到的信息，分词得到一系列的意图特征词，并根据意图特征词的分类尝试明确用户搜索意图，若用户给出的关键词不在已有的意图特征词列表中，则系统会根据已有特征词的同义词表进行动态匹配，并提供用户相应词语替换建议，辅助用户进行点选操作，实现有效问题的构建，在已有知识库的情况下可以对句法进一步分析，首先对于采集的句子中的每个词汇进行分词，依照知识库中每个词所对应的依存关系，构建所有可能出现的句法树，形成特殊矩阵，其次根据知识库和句法公理，筛选合适的中心词并剔除不合理的依存关系，然后依据句法公理，对剩余的句法树进行剪枝操作，经过剪枝的句法树会残缺，在最后搜索环节中去除所有残缺的句法树，最后需要对句法分析的效果进行评价和优化，通过结构合理加权系数、词间适应性系数、比邻度系数和整体评价四个评价维度进行最终的结果反馈。
5.根据权利要求4所述的一种智能导诊服务机器人的导诊方法，其特征在于，若在同意词库中也无法匹配到对应的关键词，则将该关键词作为新的意图特征词插入意图特征词库，并基于特征词分类算法实现新的特征词的类别划分。
6.根据权利要求5所述的一种智能导诊服务机器人的导诊方法，其特征在于，所述系统与医疗知识库以及知识图谱之间通过WIFI网络连接。
7.根据权利要求1-6任一所述的一种智能导诊服务机器人的导诊方法，其特征在于，所述系统通过对用户导诊操作信息的分析，归纳为疾病、症状、检查、药品、科室、医生专家、导航服务模块；其中，
疾病模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于疾病方面包括简介、典型症状、发病原因、并发症、预防、鉴别、就诊须知、治疗方法、临床检查、护理、饮食保健十一个维度的知识反馈；
症状模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于症状方面包括综述、起因、相似症状、可能疾病、诊断详述、对症用药、检查鉴别、就诊指南八个维度的知识反馈；
检查模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于检查方面包括基本信息、检查费用、相关疾病、相关症状、注意事项、检查作用、检查过程七个维度的知识反馈；
药品模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于药品方面包括药品概述、药品指导价格、用药人群、药品说明书、商品信息五个维度的知识反馈；
科室模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于科室方面包括科室简介以及科室对应专家信息两个维度的知识反馈；
医生专家模块：通过对用户操作指令的分解及分析，结合专业知识库及医疗知识图谱，来给出用户关于医生专家方面包括所属科室、头衔职称、医疗专长、专家简介四个维度的知识反馈；
导航模块：用于给用户提供正确的路径导航服务。
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