CN111785367A - 基于神经网络模型的分诊方法、装置和计算机设备 - Google Patents

基于神经网络模型的分诊方法、装置和计算机设备 Download PDF

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CN111785367A CN202010621759.7A CN202010621759A CN111785367A CN 111785367 A CN111785367 A CN 111785367A CN 202010621759 A CN202010621759 A CN 202010621759A CN 111785367 A CN111785367 A CN 111785367A
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Abstract

本申请设计人工智能，提供一种基于神经网络模型的分诊方法、装置和计算机设备，其中方法包括：接收待分诊者输入的病症信息；利用预训练模型BERT对所述病症信息进行语意编码，得到病症编码；将所述病症编码输入到预设的BiLSTM+CRF序列标注模型中进行计算，得到对应病症信息的标准症状；依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者在执行方法的时候，使用预训练模型BERT进行语义识别，提高标准病症的识别准确性，同时提高对口语化输入的病症信息的理解。上述预训练模型BERT和BiLSTM+CRF序列标注模型可以存储到区块链网络中。本申请还提供人体医疗知识图谱，供老人或儿童等无法描述病情的人群使用，在一定程度上避免了输入文字的麻烦，提高可用度。

Description

基于神经网络模型的分诊方法、装置和计算机设备
技术领域
本申请涉及到人工智能领域，特别是涉及到一种基于神经网络模型的分诊方法、装置和计算机设备。
背景技术
分诊产品是指根据病症信息自动进行分诊，以提醒用户应该挂哪一个科室的号进行看病的人工智能产品。现有产品对于症状识别主要依赖于规则，灵活性欠缺。分诊产品定位于普通用户，输入以口语化症状为主，难以直接映射到标准症状，分诊准确性较差。
发明内容
本申请的主要目的为提供基于神经网络模型的分诊方法、装置和计算机设备，旨在解决分诊产品分诊准确性不高的问题。
为了实现上述发明目的，本申请提出一种基于神经网络模型的分诊方法，包括：
接收待分诊者输入的病症信息；
利用预训练模型BERT对所述病症信息进行语意编码，得到病症编码，其中，所述预训练模型BERT对所述病症信息中的每一个字符向量化，得到每一个字符的字符向量，以及给每一个字符标记位置向量，得到字符位置向量，将所述每一个字符向量及其对应的字符标记位置向量合并，得到每一个字符的编码向量，将所述每一个字符的编码向量组合得到所述病症编码；
将所述病症编码输入到预设的BiLSTM+CRF序列标注模型中进行计算，得到对应所述病症信息的症状实体，并依据所述症状实体得到对应病症信息的标准症状，其中，所述BiLSTM对所述病症编码进行encode操作，对所述病症编码进行前后遍历提取特征，并将所述特征输入到CRF中，所述CRF进行解码操作，计算每个字的标签，得到所述症状实体；
依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者。
进一步地，所述接收待分诊者输入的病症信息的步骤，包括：
呈现预设的病症信息输入窗口，以及结束输入的确认按钮；
判断所述确认按钮是否被触发；
若是，则检测所述病症信息输入窗口中是否为空；
若所述病症信息输入窗口中不为空，则将所述输入窗口中所记录的信息作为所述病症信息。
进一步地，进一步地，所述检测所述病症信息输入窗口中是否为空的步骤之后，还包括：
若所述病症信息输入窗口中为空，则调用预设的人体医疗知识图谱，其中，所述人体医疗知识图谱为多层映射关系的知识图谱；
接收待分诊者点击人体医疗知识图谱的点击信息，并将所述点击信息作为所述病症信息，其中，所述点击信息为用户依据人体医疗知识图谱的多层映射关系逐层筛选后得到的症状信息。
进一步地，在一个实施例中，所述依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者的步骤之后，还包括：
接收所述待分诊者被分诊治疗后的反馈信息，其中，所述反馈信息为所述待分诊者分诊治疗后确定分诊是否正确的信息；
将所述反馈信息，以及所述待分诊者输入的病症信息进行关联存储作为训练数据；
当所述训练数据大于预设数据量后，对所述预训练模型BERT和BiLSTM+CRF序列标注模型进行更新训练。
进一步地，所述接收待分诊者输入的病症信息的步骤之前，包括：
获取所述待分诊者的ID信息；
依据所述ID信息，查找所述ID信息对应的历史病症信息；
所述接收待分诊者输入的病症信息的步骤之后，包括：
计算所述所述病症信息与所述历史病症信息的想相似度；
若所述相似度大于预设值，则调用所述对应所述历史病症信息的历史分诊信息反馈给所述待分诊者。
进一步地，所述依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者的步骤之后，还包括：
获取所述待分诊者的位置信息；
根据所述位置信息收集指定范围内的医院，以及各所述医院对应所述标准症状的科室的医疗水平分数；
依据所述位置信息与各所述医院的距离，以及各所述科室的医疗水平分数，采用预设的加权平均的计算方法，推荐给所述待分诊者优选的就诊医院。
进一步地，所述依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者的步骤之后，还包括：
确定所述标准症状的等级；
若所述等级大于预设阈值，则查找与所述标准症状和等级对应的特级科室；
将所述特级科室推荐给所述待分诊者。
本申请还提供一种基于神经网络模型的分诊装置，包括：
接收单元，用于接收待分诊者输入的病症信息；
编码单元，用于利用预训练模型BERT对所述病症信息进行语意编码，得到病症编码，其中，所述预训练模型BERT对所述病症信息中的每一个字符向量化，得到每一个字符的字符向量，以及给每一个字符标记位置向量，得到字符位置向量，将所述每一个字符向量及其对应的字符标记位置向量合并，得到每一个字符的编码向量，将所述每一个字符的编码向量组合得到所述病症编码；
解码计算单元，用于将所述病症编码输入到预设的BiLSTM+CRF序列标注模型中进行计算，得到对应所述病症信息的症状实体，并依据所述症状实体得到对应病症信息的标准症状，其中，所述BiLSTM对所述病症编码进行encode操作，对所述病症编码进行前后遍历提取特征，并将所述特征输入到CRF中，所述CRF进行解码操作，计算每个字的标签，得到所述症状实体；
获取反馈单元，用于依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者。
本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
本申请的基于神经网络模型的分诊方法、装置和计算机设备，在执行方法的时候，使用预训练模型BERT进行语义识别，提高标准病症的识别准确性，同时提高对口语化输入的病症信息的理解。上述预训练模型BERT和BiLSTM+CRF序列标注模型可以存储到区块链网络中。进一步地，本申请还提供人体医疗知识图谱，供老人或儿童等无法描述病情的人群使用，使所述待分诊者输入更简洁，在一定程度上避免了输入文字的麻烦，提高可用度。
附图说明
图1为本申请一实施例的基于神经网络模型的分诊方法的流程视图；
图2为本申请一实施例的训练模型BERT进行语义编码和BiLSTM+CRF序列标注模型进行序列标注的流程示意图；
图3为本申请一实施例的基于神经网络模型的分诊装置的结构示意图；
图4为本申请一实施例的计算机设备的结构示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
参照图1，本申请实施例提供一种1、一种基于神经网络模型的分诊方法，包括以下步骤：
S1、接收待分诊者输入的病症信息；
S2、利用预训练模型BERT对所述病症信息进行语意编码，得到病症编码，其中，所述预训练模型BERT对所述病症信息中的每一个字符向量化，得到每一个字符的字符向量，以及给每一个字符标记位置向量，得到字符位置向量，将所述每一个字符向量及其对应的字符标记位置向量合并，得到每一个字符的编码向量，将所述每一个字符的编码向量组合得到所述病症编码；
S3、将所述病症编码输入到预设的BiLSTM+CRF序列标注模型中进行计算，得到对应所述病症信息的症状实体，并依据所述症状实体得到对应病症信息的标准症状，其中，所述BiLSTM对所述病症编码进行encode操作，对所述病症编码进行前后遍历提取特征，并将所述特征输入到CRF中，所述CRF进行解码操作，计算每个字的标签，得到所述症状实体；
S4、依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者。
上述方法的执行主体是分诊系统，该分诊系统依托于服务器等具有数据处理能力的计算机设备等。
如上述步骤S1所述，上述待分诊者是指患者或者帮助患者登陆分诊系统的人。上述病症信息是指待分诊者输入的文字信息或者语音信息，如果待分诊者输入的是语音信息，系统会现将语音信息转换成文字信息。
如上述步骤S2所述，上述预训练模型BERT全称是Pre-training of DeepBidirectional Transformers for Language Understanding。Pre-training表示BERT是一个预训练模型，通过前期的大量语料的无监督训练，为下游任务学习大量的先验的语言、句法、词义等信息。Bidirectional说明BERT采用的是双向语言模型的方式，能够更好的融合前后文的知识。简而言之，BERT是一个用Transformers作为特征抽取器的深度双向预训练语言理解模型。BERT在预训练过程中，学习到了丰富的语言学方面的信息。症状识别即命名实体识别，其本质属于序列化标注任务。上述语意编码的过程即为将病症信息向量化的过程，具体为：所述预训练模型BERT对所述病症信息中的每一个字符向量化，得到每一个字符的字符向量，以及给每一个字符标记位置向量，得到字符位置向量，将所述每一个字符向量及其对应的字符标记位置向量合并，得到每一个字符的编码向量，将所述每一个字符的编码向量组合得到所述病症编码。本申请中使用的预训练模型BERT，完全抛弃了RNN，取而代之的是将经过处理的病症信息传入大型的Transformer模型中进行处理，其必须对每一字符的位置进行标记，以便于真正理解上下文信息。在本申请实施例中，给每一个字符标记位置向量的方法是Positional Encoding的方法，该方法即为标注位置向量的方法，所谓位置向量，就是对字符出现的位置进行向量训练而得到的向量。本申请使用预训练模型BERT对所述病症信息进行语意编码，可以得到更加准确的识别病症信息，提高后续BiLSTM+CRF序列标注模型的标准准确性。
如上述步骤S3所述，即为标准的BiLSTM+CRF序列标注模型计算过程，将上述病症编码进行解码的计算过程，在此过程中，标注出病症信息对应的病症实体，然后利用实体链接技术得到与病症实体对应的标准症状，也就是实体链接的过程。BiLSTM+CRF序列标注模型属于双向的循环神经网络，能够根据上下文信息对输入的字给以预测标签的概率。具体地，使用预训练好的BERT embedding对该语句进行字符级别编码，分别形成字向量进而得到病症编码作为输入，输入到BiLSTM+CRF序列标注模型中进行计算。其中BiLSTM主要对语句进行encode操作，BiLSTM效果比单向LSTM或GRU更好，由于对语句进行前后遍历，更能捕获语义特征，起到特征提取的作用。然后将提取出的特征输入到CRF层进行解码操作，计算序列中每个字的标签。如图2所示，病症信息是“头很痛怎么办”，最后输出“头很痛”三个字的标签分别为B,I,I，“怎么办”的标签均为O，其中B为Begin，名词短语的开始；I为Intermediate即名词短语的中间；该句的其他字标签均为O，即Other，非名词短语。因此“头很痛”为名词短语，在此为症状实体。
如上述步骤S4所述，即为得到标准症状后，到预设的症状-分诊科室的关系表中查找与标准症状对应的科室。进一步地，会根据当前的时间，收集对应标准症状的科室的值班医师的信息等一起反馈给待分诊者。反馈给待分诊者即为将科室信息和值班医师信息生成预设格式的文件发送到待分诊者操作的安装有分诊系统的终端上。进一步地，上述文件是带有预设按钮的文件，不同的按钮对应不同的医师的链接等，比如点击对应某一医师的按钮，可以是查看该医师的具体信息，或者预约该医师进行看病等。
在一个实施例中，上述接收待分诊者输入的病症信息的步骤S1，包括：
呈现预设的病症信息输入窗口，以及结束输入的确认按钮；
判断所述确认按钮是否被触发；
若是，则检测所述病症信息输入窗口中是否为空；
若否，则将所述输入窗口中当前所记录的信息作为所述病症信息。
在本实施例中，会在待分诊者使用的分诊系统上显示一个病症信息输入窗口，待分诊者可以在该病症信息输入窗口中输入病症信息，当输入完成后点击触发确认按钮后，表示病症信息输入完成，则进入上述的步骤S2。
进一步地，上述检测所述病症信息输入窗口中是否为空的步骤之后，还包括：
若所述病症信息输入窗口中为空，则调用预设的人体医疗知识图谱，其中人体医疗知识图谱为多层映射关系的知识图谱；
接收待分诊者点击人体医疗知识图谱的点击信息，并将所述点击信息作为所述病症信息，其中，所述点击信息为用户依据人体医疗知识图谱的多层映射关系逐层筛选后得到的症状信息。
在本实施例中，当用户没有输入语音或者文字的病症信息时，说明待分诊者无法描述出具体的病症，此时，给出一个具有多层映射关系的人体医疗知识图谱，比如该人体医疗知识图谱是一个人体的彩图，不同的区域对应着不同的生物学器官，如头、肚子、心脏、胃等，当患者的胃部疼痛时(患者知道哪个具体的位置疼，但是不知道该位置对应的人体器官是什么)，却不知道是胃痛时，可以点击人体的彩图中对应自己疼痛的位置(胃部)，当点击胃部之后，会到弹出与胃部具有映射关系的下一层具体的病症或者更细致的部位等信息，然后待分诊者根据自身的具体病症以及人体医疗知识图谱的逐层提示，确定好最终的与患者对应的症状信息。在一个具体实施例中，通过人体医疗知识图谱获取到的病症信息可以为标准症状，所以可以直接跳过上述步骤S2和S3的步骤，减少系统无谓的计算。在本实施例中，当待分诊者无法概括总结的输入患者的病症的时候，给待分诊者提供可视化的人体医疗知识图谱，使患者(待分诊者)通过点击可视化的、与自身症状对应的区域，然后逐层细化的给出具体的提示，最终确定患者的病症信息，提高分诊的准确性和灵活性，为文化较低的人、老年人、或者儿童等无法准确描述自身病症的人群提供可以准确提供给你对应自身病症的表述。
在一个实施例中，上述依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者的步骤S4之后，还包括：
接收待分诊者被分诊治疗后的反馈信息，其中，所述反馈信息为所述待分诊者分诊治疗后确定分诊是否正确的信息；
将所述反馈信息，以及所述待分诊者输入的病症信息进行关联存储作为训练数据；
当所述训练数据大于预设数据量后，对所述预训练模型BERT和BiLSTM+CRF序列标注模型进行更新训练。
在本实施例中，当待分诊者使用分诊系统进行分诊后，会根据分诊结果进行咨询治疗等，咨询包括线上或线下等，在此不做限定。在咨询治疗的过程中，上述待分诊者可以判定之前的分诊是否正确，并且在咨询治疗之后再次登陆分诊系统，输入反馈信息，即分诊正确或错误的信息。分诊系统会记录反馈信息，然后与病症信息进行关联存储，形成训练数据。当训练数据达到指定的数据量之后，可以对上述的预训练模型BERT和BiLSTM+CRF序列标注模型进行监督训练，提高各模型的准确性。
上述当所述训练数据大于预设数据量后，对所述预训练模型BERT和BiLSTM+CRF序列标注模型进行更新训练的步骤，包括：
当所述训练数据大于预设数据量时，判断当前时间是否为非工作时间；
若是，则对所述预训练模型BERT和BiLSTM+CRF序列标注模型进行更新训练。在本实施例中，更新训练是自动进行的，而且并不是数据量达到上述预设数据量就立刻进行更新训练，而是等到一个预设的非工作时间进行训练，以节约分诊系统在工作时间段的硬件计算资源。
在一个实施例中，上述接收待分诊者输入的病症信息的步骤S1之前，包括：
获取所述待分诊者的ID信息；
依据所述ID信息，查找所述ID信息对应的历史病症信息；
所述接收待分诊者输入的病症信息的步骤S1之后，包括：
计算所述所述病症信息与所述历史病症信息的想相似度；
若所述相似度大于预设值，则调用所述对应所述历史病症信息的历史分诊信息反馈给所述待分诊者。
在本实施例中，在现实中，患者往往会因为会复发同一个病而需要再次医疗，所以当使用本申请中的分诊系统的时候，输入的病症信息会基本相同，所以当历史病症信息和当前输入的病症信息的相似度达到预设值的时候，可以跳过模型编码、解码等过程(步骤S2-S4)，直接调用历史病症信息对应的反馈信息作为当前输入的病症信息的反馈信息，可以节约分诊系统的计算资源。上述相似度计算可以使用现有相似度计算方法，如先通过向量词典将病症信息向量化，然后再计算相似度等。进一步地，分诊信息还可以根据ID信息调用其对应的历史病例信息，共待分诊者选择，然后直接调用被选择的历史病症信息的反馈信息给所述待分诊者。
在一个实施例中，上述依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者的步骤S4之后，还包括：
获取所述待分诊者的位置信息；
根据所述位置信息收集指定范围内的医院，以及各所述医院对应所述标准症状的科室的医疗水平分数；
依据所述位置信息与各所述医院的距离，以及各所述科室的医疗水平分数，采用预设的加权平均的计算方法，推荐给所述待分诊者优选的就诊医院。
在本实施例中，上述分诊信息主要是让用户知道病症需要到哪一个科室进行就医，但是应该去那一个医院呢，本申请的分诊系统还会给出优选的就诊医院，具体的优选方法是根据科室的医疗水平分数和距离等进行加权平均计算，比如距离的占比为30％，科室的医疗水平分数占比为70等，还可以结合出行便利性等进行计算，比如选择公交、骑行、步行、驾车等出行方式进行确定具体的优选医院。在一个具体实施例中，待分诊者选择驾车出行，其到范围内的医院的便利性的占比为20％，距离占比为30％，科室的医疗水平分数占比为50％等。上述科室的医疗水平分数是历史用户根据其治疗的结果进行打分后的平均得分，或者是专业机构对所述医院进行评估后给出的分数，在此不做具体限定。
在一个实施例中，上述依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者的步骤S4之后，还包括：
确定所述标准症状的等级；
若所述等级大于预设阈值，则查找与所述标准症状和等级对应的特级科室；
将所述特级科室推荐给所述待分诊者。
在本实施例中，上述特级科室是指专科医院的科室，或者科室的医疗水平分数大于预设分数的科室。当标准症状的等级较高时，说明待分诊者的病情比较严重，需要特殊治疗，此时优选对应的专科医院的科室，或者医疗水平高的科室。可以防止待分诊者去到医疗实力不不足以治疗其对应的病症的医院，浪费时间，甚至错过救治时间等。
本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
在一个实施例中，上述利用预训练模型BERT对所述病症信息进行语意编码，得到病症编码的步骤S7之前，包括：
判断所述病症信息是否为基于所述人体医疗知识图谱获取的第一病症信息；
若是，则将所述第一病症信息判定为标准症状，停止执行所述“利用预训练模型BERT对所述病症信息进行语意编码，得到病症编码；将所述病症编码输入到预设的BiLSTM+CRF序列标注模型中进行计算，得到对应病症信息的标准症状”的步骤，直接进入所述“依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者”的步骤。
在本实施例中，通过人体医疗知识图谱获取到的病症信息可以作为标准症状直接使用，所以可以直接跳过上述步骤S7和S8的步骤，减少系统无谓的计算。在本实施例中，当待分诊者无法概括总结的输入患者的病症的时候，给待分诊者提供可视化的人体医疗知识图谱，使患者(待分诊者)通过点击可视化的、与自身症状对应的区域，然后逐层细化的给出具体的提示，最终确定患者的病症信息，提高分诊的准确性和灵活性，为文化较低的人、老年人、或者儿童等无法准确描述自身病症的人群提供可以准确提供给你对应自身病症的表述。
本申请实施例的基于神经网络模型的分诊方法，使用预训练模型BERT进行语义识别，提高标准病症的识别准确性，同时提高对口语化输入的病症信息的理解。进一步地，本申请还提供人体医疗知识图谱，供老人或儿童等无法描述病情的人群使用，使所述待分诊者输入更简洁，在一定程度上避免了输入文字的麻烦，提高可用度。
参照图3，本申请还提供一种基于神经网络模型的分诊装置，包括：
接收单元10，用于接收待分诊者输入的病症信息；
编码单元20，用于利用预训练模型BERT对所述病症信息进行语意编码，得到病症编码，其中，所述预训练模型BERT对所述病症信息中的每一个字符向量化，得到每一个字符的字符向量，以及给每一个字符标记位置向量，得到字符位置向量，将所述每一个字符向量及其对应的字符标记位置向量合并，得到每一个字符的编码向量，将所述每一个字符的编码向量组合得到所述病症编码；
解码计算单元30，用于将所述病症编码输入到预设的BiLSTM+CRF序列标注模型中进行计算，得到对应所述病症信息的症状实体，并依据所述症状实体得到对应病症信息的标准症状，其中，所述BiLSTM对所述病症编码进行encode操作，对所述病症编码进行前后遍历提取特征，并将所述特征输入到CRF中，所述CRF进行解码操作，计算每个字的标签，得到所述症状实体；
获取反馈单元40，用于依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者。
在一个实施例中，所述接收单元10，包括：
呈现模块，用于呈现预设的病症信息输入窗口，以及结束输入的确认按钮；
第一判断模块，用于判断所述确认按钮是否被触发；
第二判断模块，用于检测所述病症信息输入窗口中是否为空；
第一判定模块，用于若所述病症信息输入窗口中不为空，则将所述输入窗口中所记录的信息作为所述病症信息。
第二判定模块，用于若所述病症信息输入窗口中为空，则调用预设的人体医疗知识图谱，其中，所述人体医疗知识图谱为多层映射关系的知识图谱；
确定模块，用于接收待分诊者点击人体医疗知识图谱的点击信息，并将所述点击信息作为所述病症信息，其中，所述点击信息为用户依据人体医疗知识图谱的多层映射关系逐层筛选后得到的症状信息。
在一个实施例中，上述基于神经网络模型的分诊装置，还包括：
接收反馈单元，用于接收所述待分诊者被分诊治疗后的反馈信息，其中，所述反馈信息为所述待分诊者分诊治疗后确定分诊是否正确的信息；
关联存储单元，用于将所述反馈信息，以及所述待分诊者输入的病症信息进行关联存储作为训练数据；
更新单元，用于当所述训练数据大于预设数据量后，对所述预训练模型BERT和BiLSTM+CRF序列标注模型进行更新训练。
在一个实施例中，上述基于神经网络模型的分诊装置，还包括：
获取ID单元，用于获取所述待分诊者的ID信息；
历史查找单元，用于依据所述ID信息，查找所述ID信息对应的历史病症信息；
像似计算单元，用于计算所述所述病症信息与所述历史病症信息的想相似度；
调用反馈单元，用于若所述相似度大于预设值，则调用所述对应所述历史病症信息的历史分诊信息反馈给所述待分诊者。
在一个实施例中，上述基于神经网络模型的分诊装置，还包括：
位置获取单元，用于获取所述待分诊者的位置信息；
收集单元，用于根据所述位置信息收集指定范围内的医院，以及各所述医院对应所述标准症状的科室的医疗水平分数；
第一推荐单元，用于依据所述位置信息与各所述医院的距离，以及各所述科室的医疗水平分数，采用预设的加权平均的计算方法，推荐给所述待分诊者优选的就诊医院。
在一个实施例中，上述基于神经网络模型的分诊装置，还包括：
等级确定单元，用于确定所述标准症状的等级；
查找科室单元，用于若所述等级大于预设阈值，则查找与所述标准症状和等级对应的特级科室；
第二推荐单元，用于将所述特级科室推荐给所述待分诊者。
参照图4，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储标准症状、历史病例信息等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述任一实施例的基于神经网络模型的分诊方法。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例的基于神经网络模型的分诊方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储与一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM一多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于神经网络模型的分诊方法，其特征在于，包括：
接收待分诊者输入的病症信息；
利用预训练模型BERT对所述病症信息进行语意编码，得到病症编码，其中，所述预训练模型BERT对所述病症信息中的每一个字符向量化，得到每一个字符的字符向量，以及给每一个字符标记位置向量，得到字符位置向量，将所述每一个字符向量及其对应的字符标记位置向量合并，得到每一个字符的编码向量，将所述每一个字符的编码向量组合得到所述病症编码；
将所述病症编码输入到预设的BiLSTM+CRF序列标注模型中进行计算，得到对应所述病症信息的症状实体，并依据所述症状实体得到对应病症信息的标准症状，其中，所述BiLSTM对所述病症编码进行encode操作，对所述病症编码进行前后遍历提取特征，并将所述特征输入到CRF中，所述CRF进行解码操作，计算每个字的标签，得到所述症状实体；
依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的分诊方法，其特征在于，所述接收待分诊者输入的病症信息的步骤，包括：
呈现预设的病症信息输入窗口，以及结束输入的确认按钮；
判断所述确认按钮是否被触发；
若是，则检测所述病症信息输入窗口中是否为空；
若所述病症信息输入窗口中不为空，则将所述输入窗口中所记录的信息作为所述病症信息。
3.根据权利要求2所述的基于神经网络模型的分诊方法，其特征在于，所述检测所述病症信息输入窗口中是否为空的步骤之后，还包括：
若所述病症信息输入窗口中为空，则调用预设的人体医疗知识图谱，其中，所述人体医疗知识图谱为多层映射关系的知识图谱；
接收待分诊者点击人体医疗知识图谱的点击信息，并将所述点击信息作为所述病症信息，其中，所述点击信息为用户依据人体医疗知识图谱的多层映射关系逐层筛选后得到的症状信息。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的分诊方法，其特征在于，所述依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者的步骤之后，还包括：
接收所述待分诊者被分诊治疗后的反馈信息，其中，所述反馈信息为所述待分诊者分诊治疗后确定分诊是否正确的信息；
将所述反馈信息，以及所述待分诊者输入的病症信息进行关联存储作为训练数据；
当所述训练数据大于预设数据量后，对所述预训练模型BERT和BiLSTM+CRF序列标注模型进行更新训练。
5.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的分诊方法，其特征在于，所述接收待分诊者输入的病症信息的步骤之前，包括：
获取所述待分诊者的ID信息；
依据所述ID信息，查找所述ID信息对应的历史病症信息；
所述接收待分诊者输入的病症信息的步骤之后，包括：
计算所述所述病症信息与所述历史病症信息的想相似度；
若所述相似度大于预设值，则调用所述对应所述历史病症信息的历史分诊信息反馈给所述待分诊者。
6.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的分诊方法，其特征在于，所述依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者的步骤之后，还包括：
获取所述待分诊者的位置信息；
根据所述位置信息收集指定范围内的医院，以及各所述医院对应所述标准症状的科室的医疗水平分数；
依据所述位置信息与各所述医院的距离，以及各所述科室的医疗水平分数，采用预设的加权平均的计算方法，推荐给所述待分诊者优选的就诊医院。
7.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的分诊方法，其特征在于，所述依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者的步骤之后，还包括：
确定所述标准症状的等级；
若所述等级大于预设阈值，则查找与所述标准症状和等级对应的特级科室；
将所述特级科室推荐给所述待分诊者。
8.一种基于神经网络模型的分诊装置，其特征在于，包括：
接收单元，用于接收待分诊者输入的病症信息；
编码单元，用于利用预训练模型BERT对所述病症信息进行语意编码，得到病症编码，其中，所述预训练模型BERT对所述病症信息中的每一个字符向量化，得到每一个字符的字符向量，以及给每一个字符标记位置向量，得到字符位置向量，将所述每一个字符向量及其对应的字符标记位置向量合并，得到每一个字符的编码向量，将所述每一个字符的编码向量组合得到所述病症编码；
解码计算单元，用于将所述病症编码输入到预设的BiLSTM+CRF序列标注模型中进行计算，得到对应所述病症信息的症状实体，并依据所述症状实体得到对应病症信息的标准症状，其中，所述BiLSTM对所述病症编码进行encode操作，对所述病症编码进行前后遍历提取特征，并将所述特征输入到CRF中，所述CRF进行解码操作，计算每个字的标签，得到所述症状实体；
获取反馈单元，用于依据所述标准症状得到分诊信息，并将分诊信息反馈给所述待分诊者。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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