CN116936131A - 基于aigc的母婴营养咨询系统及方法 - Google Patents

基于aigc的母婴营养咨询系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于AIGC的母婴营养咨询系统及方法，属于人工智能与医疗健康领域，系统包括用户端、医生端和平台端，用户端用于多模态输入咨询的问题和接收平台端给出的解答信息，医生端用于对平台端初步处理结果的人工复审和调整；平台端包括AIGC数据处理模块、人工干预调整模块、数据库和传输单元，用于问题的收集、传输、处理和输出；方法包括问题接收、初步处理、初步解答生成、人工复审和回答输出；本申请的基于AIGC的母婴营养问诊系统，通过使用自然语言处理和深度学习技术，对专业营养师以及医生积累的母婴健康饮食建议进行大模型训练，建立问答式问诊平台，降低母婴营养咨询门槛，提高了咨询的准确性。

Description

基于AIGC的母婴营养咨询系统及方法
技术领域
本发明涉及人工智能（AI）与医疗健康领域，具体请求保护一种基于AIGC的母婴营养咨询系统及方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术或先有技术。
在当前的母婴营养咨询方案中，用户通常需要通过搜索引擎、社交网络、线上或线下咨询等方式获取相关信息。这些信息包括但不限于婴儿喂养建议、妊娠期营养需求、母乳营养优化等。此外，一些线上咨询平台或APP已经开始提供在线咨询服务，用户可以通过在线咨询或查看公开的专业文章来获取信息。尽管一些咨询平台已经开始尝试运用AI技术，但其回答结果通常是基于预设的规则或数据集生成的，用户必须自行判断信息的准确性。
现有的在线健康咨询平台，为了提供母婴营养咨询服务，需要有专业的营养师或医生在线回答用户的问题，这不仅增加了平台的运营成本，也对人力资源有一定的依赖；而为了提供准确的咨询服务，平台还需要对大量的营养信息进行管理和更新，这增加了平台的维护难度。由于这些问题，现有的在线健康咨询平台往往无法提供及时、准确的母婴营养咨询服务。在现有的在线健康咨询平台上实现上述的母婴营养咨询服务，至少存在有如下问题：平台需要额外聘请专业的营养师或医生在线回答用户的问题，增加了运营成本；平台需要对大量的营养信息进行管理和更新，这不仅增加了平台的维护难度，也可能影响到咨询服务的准确性；由于人力资源的限制，平台可能无法及时回答所有用户的问题，这可能会影响到用户的使用体验；用户需要自行搜索或咨询，无法快速准确地获取所需信息，信息获取成本高；基于搜索引擎的信息来源复杂，用户需要自行甄别其权威性，信息权威性差；现有的咨询方式往往忽视了用户个体的差异，无法提供个性化的咨询服务。
随着人工智能进入2.0时代-生成式人工智能AIGC（Artificial IntelligenceGenerated Content）的发展和成熟，通过大规模数据的学习训练，令AI具备了多个不同领域的知识，只需要对模型进行适当的调整修正，就能完成真实场景的任务。
基于此，申请人期望通过AIGC结合历史数据的训练模型，再加上人工调整，以此获得更加智能和准确的问询结果，减少用户的自行判断。
发明内容
为解决现有技术中在线健康咨询平台提供母婴营养咨询服务时，存在增加运营成本、维护难度大、无法及时回答所有用户问题的问题，本发明提供了一种基于AIGC的母婴营养咨询系统及方法，其能解决上述问题。
设计原理：AIGC技术与母婴营养咨询有机结合，旨在通过AIGC技术提升母婴营养咨询的效率与准确性。设计方案如下。
一种基于AIGC的母婴营养咨询系统，系统包括用户端、医生端和平台端，其中，用户端和医生端均包括设有母婴营养资信APP的硬件装置，用户端用于多模态输入咨询的问题和接收平台端给出的解答信息，医生端用于对平台端初步处理结果的人工复审和调整；平台端包括AIGC数据处理模块、人工干预调整模块、数据库和传输单元，用于问题的收集、传输、处理和输出。
进一步的，用户端还用于向医生端的医生列表内医生按职级分类可选的提出问题，并接收选定医生反馈的解答信息。
进一步的，医生端包括医生信息模块、咨询信息接收模块、人工解答输出模块，按职级分类的医生信息模块用于人工顾问的信息录入、登录、咨询信息调取，咨询信息接收模块用于接收用户端直接提供的咨询信息或平台端提供的初步回答信息，人工解答输出模块用于将人工顾问的解答信息输送给用户端或将调整信息传输给平台端的人工干预调整模块。
进一步的，所述平台端的AIGC数据处理模块基于自然语言处理NLP技术对传输单元获取的用户端提供的问题和反馈进行读取、分析并给出初步解答信息并进行学习优化，人工干预调整模块用于将初步解答信息通过医生端进行调整获得最终解答信息，并将调整的信息传输给AIGC数据处理模块再学习；所述数据库包括本地数据库和云端数据库，用于母婴营养的数据存储并向AIGC数据处理模块和医生端开放提供数据查询。
本发明还提供了一种基于AIGC的母婴营养咨询方法，方法包括：
S1、问题接收，用户基于前述母婴营养咨询系统的用户端发起营养咨询问题；
S2、初步处理，母婴营养咨询系统的平台端基于自然语言处理NLP技术的AI模型对营养咨询问题进行初步的问题处理和分析；
S3、初步解答生成，基于初步处理的结果，AI模型生成一个初步的回答；
S4、人工复审，医生端对AI模型的初步解答进行复审和调整；
S5、回答输出，最后，经过人工复审的解答发送给用户。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行前述方法的步骤。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：本申请的基于AIGC的母婴营养问诊系统，通过使用自然语言处理和深度学习技术，对专业营养师以及医生积累的母婴健康饮食建议进行大模型训练，建立问答式问诊平台，降低母婴营养咨询门槛。同时，该平台还引入了个性化推荐、多模态交互、实时在线学习等技术，提高了咨询的准确性。
附图说明
图1为本发明基于AIGC的母婴营养咨询系统的示意图；
图2为基于AIGC的母婴营养咨询系统和方法的部分流程示意图；
图3为基于AIGC的母婴营养咨询方法的人工智能和人工混合的流程示意图；
图4为无人工干预的母婴营养咨询方法流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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的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。
应当理解，本说明书中所使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
母婴营养咨询系统
一种基于AIGC的母婴营养咨询系统，参见图1，系统包括用户端10、医生端30和平台端20，其中，用户端和医生端均包括设有母婴营养资信APP的硬件装置，用户端用于多模态输入咨询的问题和接收平台端给出的解答信息，医生端用于对平台端初步处理结果的人工复审和调整；平台端包括AIGC数据处理模块（或简称为AIGC模型）、人工干预调整模块、数据库和传输单元，用于问题的收集、传输、处理和输出。
其中，用户端还用于向医生端的医生列表内医生按职级分类可选的提出问题，并接收选定医生反馈的解答信息。用户端包括常规的用户信息录入、登录、咨询细分选择、常规症状选择、医生列表等。
其中，医生端包括医生信息模块、咨询信息接收模块、人工解答输出模块，按职级分类的医生信息模块用于人工顾问的信息录入、登录、咨询信息调取，咨询信息接收模块用于接收用户端直接提供的咨询信息或平台端提供的初步回答信息，人工解答输出模块用于将人工顾问的解答信息输送给用户端或将调整信息传输给平台端的人工干预调整模块。
其中，平台端的AIGC数据处理模块基于自然语言处理NLP技术对传输单元获取的用户端提供的问题和反馈进行读取、分析并给出初步解答信息并进行学习优化。AIGC数据处理模块在接收到用户通过用户端发起的咨询问题后，会基于自然语言处理NLP技术理解用户的问题，即对多模态的输入信息进行解析，并会向数据库发起查询，检索相关的信息。AIGC数据处理模块使用深度学习技术生成解答信息、即答案。
进一步的，AIGC数据处理模块集成有动态更新学习单元，通过历史数据、用户反馈信息、医生端对相同问题的调整信息等可进行实时更新，并选择最优选择判定为当前最优解答，实现在线学习和优化。因此，AIGC数据处理模块还集成有优选单元，用于对相同问题不同解答的优选判断。
人工干预调整模块用于将初步解答信息通过医生端进行调整获得最终解答信息，并将调整的信息传输给AIGC数据处理模块再学习。
数据库包括本地数据库和云端数据库，用于母婴营养的数据存储并向AIGC数据处理模块和医生端开放提供数据查询。
数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库中的一个或多个可用于存储诸如文本文件、音频文件和视频文件的信息。数据库可响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。类型包括关系数据库、键值存储库、对象存储库或由文件系统支持的常规存储库等。
传输单元，起到通信传输作用，用于用户端、平台端、医生端的电讯连接和数据传输。
综上，系统采用人工智能和人工混合模型：在这种方案中，初步的咨询问题处理和分析可能由AIGC数据处理模块的AI模型进行，然后由专业的人工顾问进行进一步的复审和调整。参见图1中的点划线所在的咨询解答路线①，这种方法可以结合AI的效率和人类专家的专业知识。当然，随着平台的成熟和优化，可以逐步弱化医生端的人类专家或人工顾问的作用，参见图1中的实线所在的咨询解答路线②，只需用户端和平台端的互动即可。用户也可以直接通过用户端向医生端发起咨询，参见图1中的虚线所在的咨询解答路线③，这种方式可能存在时间长效率低等问题，但其准确度较高，若开启收费模式，也是最贵的模式。
母婴营养咨询方法
一种基于AIGC的母婴营养咨询方法，参见图2和图3，方法包括以下步骤。
S1、问题接收，用户基于前述的母婴营养咨询系统的用户端发起营养咨询问题。用户端将接收的营养咨询问题电讯发送给系统的平台端进行处理。
营养咨询问题的输入采用文本、语音、图像、视频、直播等多模态方式，如问题可能通过在线聊天平台，社交媒体，电子邮件，或者手机应用等方式进行。
S2、初步处理，母婴营养咨询系统的平台端基于自然语言处理NLP技术的AI模型对营养咨询问题进行初步的问题处理和分析。
初步的问题处理和分析包括问题的分类、主题识别、关键词提取等。例如，AI模型可以通过识别关键词"婴儿"和"营养"来判断这是一个关于婴儿营养的咨询问题。
S3、初步解答生成，基于初步处理的结果，AI模型生成一个初步的回答。
例如，对于一个关于婴儿营养的问题，AI模型可能生成一个关于婴儿饮食指南的初步回答。
S4、人工复审，医生端对AI模型的初步解答进行复审和调整。
专业的人工顾问对AI模型的初步回答进行复审和调整。顾问通过医生端可以根据他们的专业知识和经验，对回答进行修改和优化，以确保其准确性和专业性。
S5、回答输出，最后，经过人工复审的解答发送给用户。这样，用户可以得到一个既快速又准确的回答。
其中，平台端是基于AIGC的可实时在线学习的，不断优化AIGC数据处理模块的数据处理分析模型，保证了系统的持续更新和进步。随着优化，前述步骤中S4可以省略，参见图2和图4，即直接由用户端和平台端进行问题的接收和回答，使得医生端逐渐弱化，以此显著降低了母婴营养咨询门槛，提高了效率。
当然，用户也可以直接向医生端的医生列表按职级可选的发起针对性的提问。这种模式下，同样会经平台端收集问题和回答，以便于数据处理分析模型的优化。
总体上，结合了在线学习和模型优化的机制，基于用户的反馈和历史数据进行个性化推荐，能够使得系统通过持续学习不断提升服务质量，保持其在行业的领先地位。
存储介质
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行前述方法的步骤。其中，所述方法请参见前述部分的详细介绍，此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、VisualBasic、Fortran2003、Perl、COBOL2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或处理设备上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网（LAN）或广域网（WAN），或连接至外部计算机（例如通过因特网），或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务（SaaS）。
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，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种基于AIGC的母婴营养咨询系统，其特征在于：系统包括用户端、医生端和平台端，其中，
用户端和医生端均包括设有母婴营养资信APP的硬件装置，用户端用于多模态输入咨询的问题和接收平台端给出的解答信息，医生端用于对平台端初步处理结果的人工复审和调整；
平台端包括AIGC数据处理模块、人工干预调整模块、数据库和传输单元，用于问题的收集、传输、处理和输出。
2.根据权利要求1所述的母婴营养咨询系统，其特征在于：
用户端还用于向医生端的医生列表内医生按职级分类可选的提出问题，并接收选定医生反馈的解答信息。
3.根据权利要求1所述的母婴营养咨询系统，其特征在于：
医生端包括医生信息模块、咨询信息接收模块、人工解答输出模块，按职级分类的医生信息模块用于人工顾问的信息录入、登录、咨询信息调取，咨询信息接收模块用于接收用户端直接提供的咨询信息或平台端提供的初步回答信息，人工解答输出模块用于将人工顾问的解答信息输送给用户端或将调整信息传输给平台端的人工干预调整模块。
4.根据权利要求1所述的母婴营养咨询系统，其特征在于：
所述平台端的AIGC数据处理模块基于自然语言处理NLP技术对传输单元获取的用户端提供的问题和反馈进行读取、分析并给出初步解答信息并进行学习优化，人工干预调整模块用于将初步解答信息通过医生端进行调整获得最终解答信息，并将调整的信息传输给AIGC数据处理模块再学习；所述数据库包括本地数据库和云端数据库，用于母婴营养的数据存储并向AIGC数据处理模块和医生端开放提供数据查询。
5.一种基于AIGC的母婴营养咨询方法，其特征在于，方法包括：
S1、问题接收，用户基于权利要求1-4任一项所述的母婴营养咨询系统的用户端发起营养咨询问题；
S2、初步处理，母婴营养咨询系统的平台端基于自然语言处理NLP技术的AI模型对营养咨询问题进行初步的问题处理和分析；
S3、初步解答生成，基于初步处理的结果，AI模型生成一个初步的回答；
S4、人工复审，医生端对AI模型的初步解答进行复审和调整；
S5、回答输出，最后，经过人工复审的解答发送给用户。
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