CN112883707B - 基于人机对话的急救辅助方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及人工智能和医疗技术领域，提供一种基于人机对话的急救辅助方法、系统、设备及存储介质。方法包括：采集用户语音信号，将语音信号识别转换为文字信息；采用自然语言理解方法进行用户意图理解；根据用户意图理解结果，从数据库中获取相应信息并生成文字回复内容；将文字回复内容合成语音文件推送给用户；另还可将与系统对接的预警模型发出预警信号推送给用户。本发明以人机对话的方式为急救场景下医护人员提供辅助支持，可方便、快速、准确、完整地完成医嘱下达等信息录入及临床信息问询等信息获取功能，可极大提高急救场景下医护人员的工作效率。

Description

基于人机对话的急救辅助方法、系统、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及人工智能和医疗技术领域，特别是涉及一种基于人机对话的急救辅助方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

对绝大多数医院而言，急救相关的工作永远伴随着高强度和高压力。危重患者病情变化快，对于危重患者的抢救，任何决策和处置都是以秒为单位进行的，对医生护士团队的临床经验、数据分析处理能力以及配合默契度要求极高。相比于其他科室，急救室的工作环境非常嘈杂，各种仪器的工作噪声和报警声交织其中，负责不同患者的医护人员来往穿梭，想要准确高效的获取信息和沟通传达指令非常困难。例如，当多名患者的不同监测仪器同时报警时，医护人员只能听到一片此起彼伏的蜂鸣声，但要挨个弄清是那些患者的哪些指标发生异常，并按轻重缓急厘清处理方案，需要浪费不少的时间去逐个查看设备。又例如，医生决策时常常需要立刻知道患者的某些临床记录信息，却往往还需要本人或助手去到其他房间的电脑上进行查询。这些低效率的信息沟通方式严重影响了抢救的成功率。如果能通过智能化的手段提高医生获取信息的便捷度，将能极大提升医生的处置效率，挽回更多危重患者的生命。

另一方面，为了提高抢救效率，急救医生在现场一般都靠口头下达医嘱并快速执行。相关抢救记录只能在事后通过回忆进行补录，有时还需要跨多个系统去摘抄相关信息，工作量很大。这样形成的抢救记录很难保证完备和准确，各类相关信息的时间顺序也很难精确对齐和追溯，给急救医学的研究和临床决策支持带来了很大的困难。

随着语音识别、语音合成、自然语言理解、人机对话等AI基础技术的不断成熟，已经在智能电话客服、智能家居交互等众多不同的场景展现了巨大的价值，这也为解决急救场景信息交流和信息记录的难题提供了新的思路。

基于此，本发明通过利用语音人机交互的方式，可以协助医护人员快速精准的获取所需要的信息、形成精确完备的抢救记录、并可对接各类科研分析和决策支持系统，从而给急救工作带来巨大的帮助。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人机对话的急救辅助方法、系统、设备及存储介质，可以以人机对话的方式为急救场景下医护人员提供辅助支持，可以方便、快速、准确、完整地实现医嘱下达等信息录入以及临床信息问询等信息获取的功能，可以极大提高急救场景下医护人员的工作效率。

上述目的是通过以下技术方案实现的：

根据本发明一个方面，本发明提供的一种基于人机对话的急救辅助方法，所述方法包括：

采集用户语音信号，将所述语音信号识别转换为文字信息；

采用自然语言理解方法进行用户意图理解；

根据用户意图理解的结果，从数据库中获取相应的信息并生成文字回复内容；其中，所述用户意图理解的结果包括信息录入和信息获取；

将所述文字回复内容合成语音文件推送给用户。

可选地，所述的根据用户意图理解的结果，从数据库中获取相应的信息并生成文字回复内容的步骤中，包括：

当用户意图理解的结果为信息录入时，生成确认提醒文字回复语句，并从数据库中获取相应的模板，以进行信息录入；

当用户意图理解的结果为信息获取时，从所述文字信息中抽取关键词，根据所述关键词从数据库中获取相应的数据信息，并组合成文字回复内容。

可选地，所述方法还包括：将与患者相关数据信息添加时间戳后存储在数据库中。进一步地，所述与患者相关数据信息可以包括：所采集的原始音频数据和所识别转换后的文字信息，录入的信息和结构化信息，以及实时监控到的患者指标数据和患者日常临床记录信息。其中，所述录入的信息包括但不限于病程/医嘱等。所述结构化信息是通过对所述录入的信息进行结构化处理得到的表单记录。所述实时监控指标数据信息和患者日常临床记录信息是分别从预先建立连接的临床监测设备和临床信息系统中获取得到。

可选地，所述方法还包括：实时从预先建立连接的医学模型中获取预警信息，并将所述预警信息或报警音频推送给用户。其中，所述医学模型通过从数据库中获取信息，根据阈值规则、时间序列预测以及知识推理，对患者状态进行判断，给出预警信息。所述医学模型包括：异常指证提示模型、辅助诊断提示模型和合理用药提醒等模型中的一种或多种。

可选地，所述的实时从预先建立连接的医学模型中获取预警信息，并将所述预警信息或报警音频推送给用户的步骤中，还可以包括：

按照预设规则，对所述预警信息进行排序，得到预警信息列表，将所述预警信息列表推送给用户；

将所述预警信息以及所述预警信息列表存储在数据库中。

可选地，所述方法还包括：

监听用户语音，进行指令关键词的识别查询，其中，所述指令关键词包括：激活关键词和休眠关键词；

根据识别查询的结果，确定是否更新采集状态。

根据本发明另一个方面，本发明提供的一种基于人机对话的急救辅助系统，所述系统包括：

采集播放装置，用于采集用户语音信号，并播放由后端服务系统推送的语音文件内容；

后端服务系统，用于将所述语音信号识别转换为文字信息，采用自然语言理解方法进行用户意图理解，根据用户意图理解的结果，从数据库中获取相应的信息并生成文字回复内容，将所述文字回复内容合成语音文件推送给用户。

可选地，所述系统还可以包括：

医学模型，与所述后端服务系统连接，用于根据数据库中的信息通过模型预测得到的预警信息，并将所述预警信息或与所述预警信息对应的报警音频实时推送给用户；

临床监测设备，与所述后端服务系统连接，用于对患者进行实时监测，并将实时监测数据经过抽取、清洗和解析转换后存入所述数据库中；

临床信息系统，与所述后端服务系统连接，用于记录患者的临床记录信息，并将所述临床记录信息经过解析转换后存入所述数据库中。

根据本发明的再一个方面，本发明提供的一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行所述的基于人机对话的急救辅助方法中的各步骤。

根据本发明的还一个方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的基于人机对话的急救辅助方法中的各步骤。

有益效果：本发明基于人机对话的急救辅助方法、系统、设备及存储介质是基于语音识别、语音合成、自然语言理解、以及人机对话等人工智能技术得到的，形成了新的工作模式和辅助系统，可以以人机对话的方式为急救场景下医护人员提供辅助支持，可以方便、快速、准确、完整地完成医嘱下达等的信息录入以及临床信息问询/获取等的信息获取功能；可以极大提高急救场景下医护人员的工作效率。

本发明还可以与医学模型建立连接，实时获取各类辅助预警模型输出的预警信息，以辅助医护人员作出更准确的判断，如给出轻重缓急程度以便医护人员对危重患者进行第一时间抢救等。

本发明通过结合高质量的语音识别、自然语言理解、病历结构化分析等技术，能够减轻医护人员在文档书写上耗费的工作量，减少重复记录，提高了文书规范性，能够填补目前抢救过程中数据完备性和精确性普遍不足的问题；本发明可以形成带精确时间戳的语音+文字+指标数据的信息记录文书，其对接后续的科研分析系统，更好的为急救场景的临床决策提供支持。

本系统可以辅助实现“自动采集高质量抢救数据→建立面向抢救的AI预测模型→辅助临床提升抢救水平→采集高质量抢救数据”这一闭环改进过程，切实提高急救的成功率，挽救人民的生命财产安全。

附图说明

通过参考以下结合附图的说明，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。附图中：

图1是本发明一实施例中基于人机对话的急救辅助方法的流程示意图；

图2是本发明另一实施例中基于人机对话的急救辅助方法的流程示意图；

图3是本发明实施例中基于人机对话的急救辅助系统的架构图；

图4是本发明实施例中电子设备的结构示意图。

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：

图1示意性地示出了本发明示例性实施例基于人机对话的急救辅助方法的流程图。如图1所示，本发明提供的一种基于人机对话的急救辅助方法，所述方法包括：

步骤S100，采集用户语音信号，将所述语音信号识别转换为文字信息。其中，采集用户语音信号可以通过便携式智能终端来完成。

步骤S200，采用自然语言理解方法进行用户意图理解。

本发明所述的采用自然语言理解方法理解用户意图的步骤中，可以采用一种方法得到，也可以是在各个项目里根据实际需求组合使用不同方法理解得到用户意图。本发明可以根据需要采用分词匹配等传统步骤得到。本发明也可以直接训练一个神经网络来完成一个具体任务，具体训练过程为现有技术，在此不做赘述

示例性地，从所述文字信息中得到语义识别结果文字，根据所述语义识别结果文字并结合上下文，进行用户意图理解。其中，所述的语义识别结果文字可以包括：意图识别对应的几种意图类型，以及一些必要的关键字，如床号、生理指标类型等。所述的上下文是指之前的对话内容，比如第一句问了“8床血压多少”，分析得到关键字“8床”+“血压”；如果第二句为“那他血钾怎样”，这时候只能解析到“血钾”，通过结合上一面的问题才能知道具体问的是“8床”的“血钾”。

示例性地，采用自然语言理解方法进行用户意图理解步骤中，可以包括以下步骤：1)通过语义识别算法，判断是否为用户基本意图，即判断是否为信息录入或信息获取中的一项；2)对于信息录入，继续调用语义识别算法判断录入信息的类型，供调后续用相应的录入模板和接口时使用；3)对于信息获取，继续调用语义识别算法判断所需要的信息类型(如实时指标、临床记录或报警内容详情)，并识别出具体的内容关键字(如患者床号、监控指标名称、临床记录名称等)，供后续信息查询使用。

步骤S300，根据用户意图理解的结果，从数据库中获取相应的信息并生成文字回复内容。其中，所述用户意图理解的结果可以包括信息录入和信息获取。所述信息录入可以包括病程/医嘱的录入；所述信息获取可以包括：获取患者实时监控设备的指标数据、获取患者的日常临床记录信息、以及获取预警信息的内容详情等。

在一可选实施例中，所述的根据用户意图理解的结果，从数据库中获取相应的信息并生成文字回复内容的步骤中，可以包括：当用户意图理解的结果为信息录入时，生成确认提醒文字回复语句，并从数据库中获取相应的模板，以进行信息录入；当用户意图理解的结果为信息获取时，从所述文字信息中抽取关键词，根据所述关键词从数据库中获取相应的数据信息，并组合成文字回复内容。例如，用户询问“5床现在的心律多少？”，意图识别结果为“信息获取”，同时解析得到关键字“5床”+“心律”，通过数据库查询可得知“5床”对应的患者记录ID以及该患者对应的监控设备ID，如果数据库相关记录包含相应设备上传的“心律”信息，则查询成功，返回相应的心律数字并组合成文字回复“5床目前心律90次/分”。

步骤S400，将所述文字回复内容合成语音文件推送给用户。本发明该实施例中可以通过便携式智能终端将语音文件的内容播放给用户，这样就实现了人机对话，以人机对话的方式为急救场景下医护人员提供辅助支持，可方便、快速、准确、完整、规范地完成医嘱下达等的信息录入以及临床信息问询等的信息获取功能，从而极大地提高急救场景下医护人员的工作效率。

在一可选实施例中，所述方法还包括：将与患者相关数据信息添加时间戳后存储在数据库中。其中，所述与患者相关数据信息包括：所采集的原始音频数据和所识别转换后的文字信息，录入的信息和结构化信息，以及实时监控到的患者指标数据和患者日常临床记录信息。其中，所述录入的信息包括病程/医嘱，所述结构化信息是通过对所述录入的信息进行结构化处理得到的表单记录；所述实时监控指标数据信息和患者日常临床记录信息是分别从预先建立连接的临床监测设备和临床信息系统中获取得到。

本发明该实施例中将所有生成的记录均加入了时间戳，精准记录抢救事件和抢救操作的时间，避免相关信息的错漏，为数据的准确性和文档的有效性提供保障。同时，结构化信息不仅为后期建模积累数据，也能够直接用于辅助决策的医用模型，模型可通过分析特定记录内容给医护人员适当的提醒或者处理建议等。

在一可选实施例中，所述方法还包括：实时从预先建立连接的医学模型中获取预警信息，并将所述预警信息或与其对应的报警音频推送给用户。

所述医学模型通过从数据库中获取信息，根据阈值规则、时间序列预测以及知识推理，对患者状态进行判断，对异常风险情况和不合理的医嘱操作给出预警信息。其中，所述时间序列预测即为根据某患者的某项数据指标是否存在上升或下降的趋势；如患者之前血压一直在70/110，但是短时间内逐步升高到100/150，此趋势是逐步上升的，就可能有严重的问题发生；反而若某患者为老人，血压日常就是100/150，没有升高就说明至少暂时没有大碍。所述知识推理即为根据某患者之前患有的症状或疾病判断某项数据指标是否正常，是否有风险；如从病历中我们知道患者有腰痛、浮肿症状，然后从生理指标检测得知他尿量少于正常值，综合这些信息可以基于诊断模型推理患者有较大可能性有肾衰竭。所述医学模型可以包括：异常指证提示、辅助诊断提示、合理用药提醒等辅助决策模型中的一种或多种。所述医学模型可以通过后端服务系统预先建立的医学模型接口服务与所述后端服务系统进行连接。

进一步地，所述的实时从预先建立连接的医学模型中获取预警信息，并将所述预警信息或与其对应报警音频推送给用户的步骤中，还包括：按照预设规则，对所述预警信息进行排序，得到预警信息列表，将所述预警信息列表推送给用户。

在一可选实施例中，如图2所示，所述方法可以包括以下步骤：

步骤500，将与患者相关数据信息添加时间戳后存储在数据库中。

步骤610，从数据库中获取信息，根据阈值规则、时间序列预测以及知识推理，对患者状态进行判断，给出预警信息和/或处理建议；

步骤620，按照预设规则，对所述预警信息进行排序，得到预警信息列表；例如可以按照预设规则以不同的紧迫度、主动或被动的形成预警信息列表。其中，主动是指主动推送给用户，被动是指当用户询问时再推送；例如血压短时间突然上升或下降的，需要立刻主动提示医生进行处理，即为主动。通过分析化验结果发现患者白细胞下降，预警模型给出一些疾病预测提醒时，因为不是病情急性恶化，不需要立刻处理，可以不用主动推送，而是当用户询问到类似“8床还有哪些情况值得关注？”或“系统还有哪些提醒事项？”之类的提问时，再播放相应的提示即为被动。

步骤630，将所述预警信息列表或与其对应的报警音频推送给用户；

步骤640，将所述预警信息列表、预警信息、处理建议存储在数据库中。

本发明该实施例中通过实时获取各类辅助预警信息列表，可以辅助用户即医护人员作出更准确的判断和处理，例如可以按照轻重缓急程度，为危重病人进行第一时间抢救处理。同时，将所述信息存储在数据库中以便后续复核等操作提供保障。

在一可选实施例中，所述方法还包括：监听用户语音，进行指令关键词的识别查询，其中，所述指令关键词包括：激活关键词和休眠关键词；根据识别查询的结果，确定是否更新采集状态。

可选地，也可以在前端设备即便携式终端设备中设置唤醒后端服务系统的开关按钮。当用户按下按钮时，进入对话激活状态，用户所说的语音内容会被送往后端服务系统进行解析，并由后端做出相应响应。当用户再次按下按钮时，或长时间没有语音输入时，前端设备将进入休眠状态，前端可以单向接收后端发送的预警信息，但不会将用户的语音信号发送至后端。这样，可以防止用户和其他工作人员的交流语音被当作发往后端的指令，触发不合理的处理逻辑。

本发明该实施例通过监听用户语音并进行指令关键词的发现，可以唤醒设备或将设备状态更改为休眠，这样也可以防止用户和其他工作人员的交流语音被当作发往后端的指令而触发不合理的处理逻辑。

图3示意性地示出了本发明实施例的基于人机对话的急救辅助系统的结构。如图3所示，本申请提供的一种基于人机对话的急救辅助系统，包括：采集播放装置和后端服务系统。

所述采集播放装置用于采集用户语音信号，并播放由后端服务系统推送的语音文件内容。所述采集播放装置可以为支持语音通话的便携式智能终端，通常包含微处理器、缓存、时钟、mic、耳机(或外放喇叭)、通讯模块、功能开关按钮、电池、有线或无线充电装置等部件，可以支持采集用户即医护人员的语音信号，并播放由后端服务推送的语音信号内容，支持以wifi或蓝牙等方式与后端服务系统进行通讯。

在一可选实施例中，所述采集播放装置还可以配备有存储模块，用于临时存储用户语音数据，用于在通讯信号中断时保存记录，并在通讯恢复后自动将数据自动同步至后端服务系统。

在一可选实施例中，所述采集播放装置还可以设有用于唤醒设备的开关按钮。当用户按下按钮时，设备进入对话激活状态，用户所说的语音内容会被送往后端服务系统进行解析，并由后端服务系统做出相应响应。当用户再次按下按钮时，或长时间没有语音输入时，前端设备即采集播放装置将进入休眠状态，前端可以单向接收后端发送的预警信息，但不会将用户的语音信号发送至后端。这样，可以防止用户和其他工作人员的交流语音被当作发往后端的指令，触发不合理的处理逻辑。当然，在特定方案下，所述采集播放装置也可以不设置唤醒设备开关按钮，而是通过在后端服务系统先设置特定的激活词，通过后端的对话管理模块判断前端设备的休眠和唤醒。用户的语音将被持续送往后端，当后端对话管理模块判断该前端设备处于休眠状态时，会对接收的语音信号进行识别，但不进行其他后续的处理；直至后端从识别到的文字中发现特定的激活词，如“唤醒小助手”，后端才将该前端设备状态激活，开始进行正常的人机对话服务。当后端长时间未接收到有效语音信号，或用户发出特定激活词指令，如“关闭小助手”时，后端会将该前端设备的状态重新置为“休眠”。

所述后端服务系统，用于将所述语音信号识别转换为文字信息，进行用户意图理解，根据用户意图理解的结果，从数据库中获取相应的信息并生成文字回复内容，将所述文字回复内容合成语音文件推送给用户。

本发明中，所述后端服务系统可以包括：终端通讯服务、AI基础能力服务、数据库服务等单元。

所述终端通讯服务单元与前端设备即采集播放装置进行连接，并对连接中的采集播放装置进行管理和维护。后端服务中的终端通讯服务，用于维护后端与多台前端设备之间的通讯。由于一套后端服务系统需要支持多个用户使用各自的前端设备进行急救工作，该终端通讯服务需要可以对连接中的前端设备ID进行管理，通过将设备ID和使用者身份进行绑定，保证多路并发情况下的信息交互准确可靠。

所述AI基础能力服务单元可以包括：对话管理、语音识别、语音合成、语义理解、对话生成等算法模块。可选地，还可以包括病历结构化处理模块。

所述对话管理模块在一个用户持续使用系统进行辅助抢救工作期间，维护人机对话内容的上下文记录和各类事件记录。通过协调调度其他AI服务模块的工作，在接收用户语音输入后经其他模块进行一系列处理并形成相应的反馈结果，最终以语音播放的方式将回复结果推送给用户前端。可选地，当后端医学模型给出预警信息时，也需要对预警信息进行管理，并主动以语音播放形式或预警声播放方式向前端推送提示信息。

在另一可选实施例中，当前端不设置开关按钮，可以通过后端服务系统中的对话管理模块对各前端的休眠/唤醒状态进行管理。当某一前端处于休眠状态时，对话管理模块会持续监听和识别前端返回的语音，直至从返回的结果中识别发现用于唤醒设备的关键字，如，“唤醒小助手”，则将该前端状态置为唤醒状态，开始正常的人机对话。当长时间未收到有效语音信号或前端用语音发出休眠指令如“关闭小助手”时，将该前端置为休眠状态，不再进行除识别并检测唤醒词外的其他操作。

所述语音识别模块用于将用户语音信号识别转换为文字信息，以供后续的语义理解模块进行意图判别，或将需要归档的病程/医嘱等内容形成相应的记录。同时，语音识别模块也用于将原始的语音记录文件和对应的识别结果存入数据库，以供用户后期调阅查看。

所述语音合成模块负责将对话生成模块生成的给用户的文字回复内容转换成语音文件，供对话管理模块推送给用户。

所述语义理解模块负责根据语义识别的结果文字并结合上下文记录来理解用户的意图，支持的意图类型包括但不限于：进行病程/医嘱录入、获取患者实时监控设备的指标、获取患者的日常临床记录信息、获取预警信息/报警内容详情等。进一步地，当用户意图识别为病程/医嘱录入时，其后续所述的内容会被对话管理模块输送到数据库的病程/医嘱记录中。当用户意图识别为获取预警信息/报警内容详情时，语义理解模块需分析用户所描述的是哪条报警记录，例如，系统同时发生了三条报警，医生问询：“刚才8床发生的报警是具体什么情况？”，通过模糊匹配发现8床的报警是第二条报警，则对此条报警进行阐述，供后续对话生成模块形成相应反馈。当用户意图识别为获取患者实时监控设备指标、或获取患者的日常临床记录信息时，语义理解模块需要从用户语句及上下文记录中抽取关键字，如患者床位号、设备类型、设备指标类型、临床记录类型等，供后续对话生成模块用于检索相关数据，以生成相应的回答。

所述对话生成模块负责针对语义理解的结果形成相应的回复用户的文字内容。进一步地，当用户开始进行特定操作，例如唤醒设备、要求开始医嘱录入时，对话生成模块给出相应的确认提醒语句。当用户需要获取报警详情时，对话生成模块从对话管理模块获取相关记录详情并形成相应的对话内容。当用户需要获取各类指标记录信息时，对话生成模块根据语义理解模块解析的信息类型和信息关键字，从数据库获取相关数据信息，并组合成相应的播报内容。另外，当查询失败时，对话生成模块会给出相应提示。

可选地，对于后端医学模型给出的预警提示，在接到对话管理模块的通知后，对话生成模块按预设好的提示模板形成预警提示文字，或告知对话管理模块播放指定的报警音频。其中，所述预警提示文字可以为“8床血压过高”的简短描述等。如当医生询问：“8床报警具体是什么情况，这是判断为询问报警详情，会返回播放进一步描述“8床当前血压为110/170，已触发血压过高预警，请及时处理”。

所述病历结构化模块用于对用户输入的病程记录或医嘱内容进行后结构化处理，对其中的关键信息进行抽取和标准化映射，由文本记录转换成表单记录。结构化的记录不仅为后期建模积累数据，也能够直接用于辅助决策模型，模型可通过分析特定记录内容给医护人员适当的提醒。

所述数据库服务，负责存储管理与患者急救过程相关的各类信息，并为其他各服务或模块提供数据支持。存储的内容包括：1)诊疗数据接口服务从各类设备获取的实时监测信息；2)诊疗数据接口服务从临床信息系统获取的患者各类诊疗记录信息，以及通过预设的解析转换模块抽取后的结果；3)用户人机对话形成的原始音频数据和识别后的对话文字记录，包括用户口述的病程/医嘱记录；4)结构化处理后的病程和医嘱信息。5)设备报警、医学模型报警等各类特殊事件的记录。本发明中，所有生成的记录均加入了时间戳，精准记录抢救事件和抢救操作的时间，避免相关信息的错漏，为数据的准确性和文档的有效性提供保障。

在一可选实施例中，所述系统还包括：第三方系统，例如医学模型、临床监测设备、以及临床信息系统等。

所述医学模型与所述后端服务系统连接，用于根据数据库中的信息通过模型预测得到的预警信息，并将所述预警信息或与所述预警信息对应的报警音频实时推送给用户。

进一步地，所述后端服务系统还包括医学模型接口服务单元。其中，通过医学模型接口服务单元对所述医学模型进行连接和管理。所述医学模型接口服务单元针对急救场景定义相应的标准化接口，并支持通过标准化接口加载各类临床决策辅助医学模型，包括但不限于异常指证提示、辅助诊断提示、合理用药提醒等。不同的医学模型通过医学模型接口间接从数据库获取患者实时监测指标、诊疗记录(可以包括：原始记录和/或转换抽取后的记录)或医嘱指令(可以包括：原始文本和/或结构化文本)；然后利用阈值规则、时间序列预测、或知识推理等方式，对患者状态进行判断，对异常风险情况和不合理的医嘱操作给出报警提示或处理建议。

在一可选实施例中，所述医学模型还用于将模型生成的各类预警信息，根据设定的规则，以不同的紧迫度、主动或被动的经由医学模型接口统一送至对话管理模块进行相应的处理，从而可以辅助医护人员作出更准确判断和处理，例如按照轻重缓急程度为危重病人进行第一时间抢救处理。

所述临床监测设备与所述后端服务系统连接，用于对患者进行实时监测，并将实时监测数据经过抽取、清洗和解析转换后存入所述数据库中。

所述临床信息系统与所述后端服务系统连接，用于记录患者的临床记录信息，并将所述临床记录信息经过解析转换后存入所述数据库中。

进一步地，所述后端服务系统还包括诊疗数据接口服务单元。通过所述诊疗数据接口服务单元对所述临床监测设备和临床信息系统进行连接和管理。所述诊疗数据接口服务单元负责连接各类实时监测患者数据的临床监测设备，如呼吸机、心律监护仪等，以及医院的相关临床信息系统，如HIS、EMR、LIS等。进一步地，从临床监测设备和临床信息系统中获得的相关数据经过抽取、清洗和解析转换后存入本地数据库，成为抢救记录的重要组成部分。

进一步地，所述诊疗数据接口服务单元需要支持对患者信息和设备信息的关联关系进行动态配置。例如：当医生通过对话想要获取特定患者(如医生询问第3床患者信息或按患者姓名进行询问)或特定设备(如第4抢救室的呼吸机)的信息时，该服务应可以通过推理进而查询到相关信息。当用户需要查询患者今日尿量等临床记录信息时，如果系统预设有相关信息的解析转换模块，则本服务会负责提前从HIS或EMR系统中抽取相关数值并存入本地数据库，并在用户查询时返回相应结果。可选地，医生通过人机对话下达的医嘱内容，除了在本地数据库形成记录外，也应由诊疗数据接口服务单元在恰当的时间推送给临床信息系统如HIS或EMR，供医生后续在医生站电脑端进行复核和病历书写。

本发明中，所述电子设备1包括：存储器11、处理器10、总线以及存储在存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如人机交互急救辅助程序12等。所述处理器10执行所述计算机程序时实现本发明基于人机对话的急救辅助方法的步骤。例如，实现采集用户语音信号，将所述语音信号识别转换为文字信息；采用自然语言理解方法进行用户意图理解；根据用户意图理解的结果，从数据库中获取相应的信息并生成文字回复内容；其中，所述用户意图理解的结果包括信息录入和信息获取；将所述文字回复内容合成语音文件推送给用户等步骤。

所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如人机交互急救辅助程序12的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备1的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备1的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。

所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。

本领域技术人员可以理解的是，具有上述部件的电子设备1并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。

可选地，所述电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。

所述电子设备1中的所述存储器11存储的人机交互急救辅助程序12是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现方法中各步骤，或者可以实现各单元和/或模块的功能，例如：实现采集用户语音信号，将所述语音信号识别转换为文字信息；采用自然语言理解方法进行用户意图理解；根据用户意图理解的结果，从数据库中获取相应的信息并生成文字回复内容；其中，所述用户意图理解的结果包括信息录入和信息获取；将所述文字回复内容合成语音文件推送给用户等步骤。

本发明中，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序或指令的有形介质，其上存储有可以被执行的计算机程序，该计算机程序被处理器10执行时，通过存储的程序指令相关的硬件实现本发明基于人机对话的急救辅助方法中各步骤或系统中各单元/模块的功能。例如，实现采集用户语音信号，将所述语音信号识别转换为文字信息；采用自然语言理解方法进行用户意图理解；根据用户意图理解的结果，从数据库中获取相应的信息并生成文字回复内容；其中，所述用户意图理解的结果包括信息录入和信息获取；将所述文字回复内容合成语音文件推送给用户等步骤。所述计算机可读介质，例如可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和装置，可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

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涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或模块也可以由一个单元或模块通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种基于人机对话的急救辅助方法，其特征在于，所述方法采用基于人机对话的急救辅助系统进行，系统包括：采集播放装置、后端服务系统、以及第三方系统；其中，

采集播放装置为便携式智能终端，用于支持采集医护人员的语音信号，并播放由后端服务系统推送的语音信号内容；

后端服务系统包括：终端通讯服务、AI基础能力服务、数据库服务、医学模型接口服务以及诊疗数据接口服务；

所述终端通讯服务与前端设备即采集播放装置进行连接并对连接中的采集播放装置进行管理和维护；

所述AI基础能力服务，包括对话管理模块、语音识别模块、语音合成模块、语义理解模块、对话生成模块、以及病历结构化处理模块；其中，所述病历结构化处理模块用于对用户输入的病程记录或医嘱内容进行后结构化处理，对其中的关键信息进行抽取和标准化映射，由文本记录转换成表单记录，为后期建模积累数据，还直接用于医学模型，医学模型通过分析特定记录内容给医护人员适当的提醒；

所述数据库服务，用于负责存储管理与患者急救过程相关的各类信息并为其他各服务或模块提供数据支持；

所述医学模型接口服务，针对急救场景定义相应的标准化接口，并支持通过标准化接口加载各类临床决策辅助医学模型；

所述诊疗数据接口服务，用于支持对患者信息和设备信息的关联关系进行动态配置；用于负责连接临床监测设备以及临床信息系统；从临床监测设备和临床信息系统中获得的相关数据经过抽取、清洗和解析转换后存入本地数据库，成为抢救记录的重要组成部分；

第三方系统与后端服务系统连接，包括：医学模型、临床监测设备、以及临床信息系统，

所述医学模型与医学模型接口服务连接，用于根据数据库中的信息通过模型预测得到的预警信息，并将所述预警信息或与所述预警信息对应的报警音频实时推送给用户；

所述临床监测设备与诊疗数据接口服务连接，用于对患者进行实时监测，并将实时监测数据经过抽取、清洗和解析转换后存入所述数据库中；

所述临床信息系统与诊疗数据接口服务连接，用于记录患者的临床记录信息，并将所述临床记录信息经过解析转换后存入所述数据库中；

所述方法包括：

采集用户语音信号，将所述语音信号识别转换为文字信息；采用自然语言理解方法，进行用户意图理解；根据用户意图理解的结果，从数据库中获取相应的信息并生成文字回复内容；其中，所述用户意图理解的结果包括信息录入和信息获取；信息录入包括病程或医嘱的录入，信息获取包括实时监控到的患者指标数据或患者日常临床记录信息的获取；当用户意图理解的结果为信息录入时，生成确认提醒文字回复语句，并从数据库中获取相应的模板，以进行病程或医嘱的信息录入；当用户意图理解的结果为信息获取时，从所述文字信息中抽取关键词，根据所述关键词从数据库中获取相应的数据信息，并组合成文字回复内容；将所述文字回复内容合成语音文件推送给用户，以在急救情况下为用户提供辅助支持，所述用户为医护人员；

将与患者相关数据信息添加时间戳后存储在数据库中；其中，与患者相关数据信息，包括：所采集的原始音频数据、所识别转换后的文字信息、录入的信息、结构化信息，实时监控到的患者指标数据、患者日常临床记录信息；所述结构化信息是通过对所述录入的信息进行结构化处理得到的表单记录，用于为后期建模积累数据，用于辅助决策的医用模型，以使医用模型通过分析表单记录内容给医护人员适当的提醒或者处理建议；所述实时监控到的患者指标数据和患者日常临床记录信息是分别从通过诊疗数据接口服务预先建立连接的临床检测设备和临床信息系统中实时获取得到；

实时从通过医学模型接口服务预先建立连接的医学模型中获取预警信息列表，推送给用户，并存储在数据库中；其中，所述医学模型是通过从数据库中获取信息，根据阈值规则、时间序列预测以及知识推理，对患者状态进行判断，对异常风险情况和不合理的医嘱操作给出预警信息和/或处理建议；按照预设规则以不同紧迫度、主动或被动推送，对所述预警信息和/或处理建议进行排序，形成预警信息列表；所述医学模型包括异常指证提示、辅助诊断提示以及合理用药提醒模型中的一种或多种。

2.根据权利要求1所述的基于人机对话的急救辅助方法，其特征在于，所述方法还包括：

监听用户语音，进行指令关键词的识别查询，其中，所述指令关键词包括：激活关键词和休眠关键词；

根据识别查询的结果，确定是否更新采集状态。

3.一种基于人机对话的急救辅助系统，其特征在于，所述系统包括：

采集播放装置，用于采集用户语音信号，并播放由后端服务系统推送的语音文件内容；

后端服务系统，用于将所述语音信号识别转换为文字信息，采用自然语言理解方法，进行用户意图理解，根据用户意图理解的结果，从数据库中获取相应的信息并生成文字回复内容，将所述文字回复内容合成语音文件推送给用户，以在急救情况下为用户提供辅助支持，所述用户为医护人员；所述后端服务系统包括：终端通讯服务、AI基础能力服务、诊疗数据接口服务、数据库服务和医学模型接口服务；所述用户意图理解的结果包括信息录入和信息获取；信息录入包括病程或医嘱的录入，信息获取包括实时监控到的患者指标数据或患者日常临床记录信息的获取；

所述数据库服务中存储的与患者相关的数据信息均加入了时间戳，与患者相关数据信息包括所采集的原始音频数据、所识别转换后的文字信息、录入的信息、结构化信息，实时监控到的患者指标数据、患者日常临床记录信息；其中，所述结构化信息是通过对所述录入的信息进行结构化处理得到的表单记录，用于为后期建模积累数据，用于辅助决策的医用模型，以使医用模型通过分析表单记录内容给医护人员适当的提醒或者处理建议；所述实时监控到的患者指标数据和患者日常临床记录信息是分别从通过诊疗数据接口服务预先建立连接的临床检测设备和临床信息系统中实时获取得到；

医学模型，通过医学模型接口服务与所述后端服务系统连接，用于根据数据库中的信息通过模型预测得到预警信息列表，以实时推送给用户；所述医学模型包括异常指证提示、辅助诊断提示以及合理用药提醒模型中的一种或多种，通过从数据库中获取信息，根据阈值规则、时间序列预测以及知识推理，对患者状态进行判断，对异常风险情况和不合理的医嘱操作给出预警信息和/或处理建议；按照预设规则以不同紧迫度、主动或被动推送，对所述预警信息和/或处理建议进行排序形成预警信息列表；

临床监测设备，通过诊疗数据接口服务与所述后端服务系统连接，用于对患者进行实时监测，并将实时监测数据经过抽取、清洗和解析转换后存入所述数据库中；

临床信息系统，通过诊疗数据接口服务与所述后端服务系统连接，用于记录患者的临床记录信息，并将所述临床记录信息经过解析转换后存入所述数据库中。

4.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至2中任一项所述的基于人机对话的急救辅助方法中的各步骤。

5.一种计算机可读存储介质，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如权利要求1至2中任一项所述的基于人机对话的急救辅助方法中的各步骤。

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