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本申請涉及醫療信息技術領域，具體涉及一種智能問診系統和方法。

背景技術：

當前用戶在互聯網上獲取各類醫療信息，例如疾病、癥狀等信息的時候智慧問診系統，普遍采用的方法是在傳統的搜索引擎中進行檢索，搜索引擎根據用戶輸入的查詢條件進行查詢，并給出相關的查詢結果。這種傳統的信息檢索方法對于醫療這個有著強烈長尾需求的領域難以保障檢索結果的相關性，深入性。用戶往往會得到很多相關度較低的反饋結果，這使得用戶在使用傳統方法檢索醫療信息時必須付出大量的閱讀理解和信息過濾的時間和精力成本。

現有的智能問診解決方案的缺陷在于：問診路徑根據人工經驗固定設定，對于不同情況的問診無法智能生成動態的問診路徑，問診路徑中各問題的設置依賴于最初設置問題時的人工經驗，無法得知其依據，導致問診路徑和結果無證可詢，難以保障檢索結果的準確性，此外，檢索結果永遠依賴于最初設置問題時的人工經驗，當該人工經驗過時、有了新的更好的理論依據時，無法根據更好的理論依據得到更好的問診結果。

技術實現要素：

鑒于現有技術中的上述缺陷或不足，期望提供一種動態生成問診路徑、提供一種有證可循的問診機制的智能問診系統和方法。

第一方面，本發明提供一種智能問診系統，所述系統包括結構化醫療知識存儲單元、策略生成單元、檢索單元和過濾單元。

其中，結構化醫療知識存儲單元配置用于存儲具有若干實體標簽的結構化醫療知識信息。

策略生成單元配置用于對所述結構化醫療知識信息進行挖掘以生成過濾策略。

檢索單元配置用于接收醫療咨詢信息或反饋信息，檢索具有與所述醫療咨詢信息或所述反饋信息對應的實體標簽的結構化醫療知識信息。

過濾單元配置用于根據所述過濾策略對檢索結果進行過濾，根據預設規則對過濾結果進行判斷以選擇根據過濾結果生成并輸出問題以提示用戶輸入反饋信息，或根據所述過濾結果生成并輸出問診結果信息。

第二方面，本發明提供一種智能問診方法，所述方法包括：

對結構化醫療知識信息進行挖掘以生成過濾策略；

接收醫療咨詢信息或反饋信息，檢索具有與所述醫療咨詢信息或所述反饋信息對應的實體標簽的結構化醫療知識信息；

根據所述過濾策略對檢索結果進行過濾；

根據預設規則對過濾結果進行判斷以選擇：

根據過濾結果生成并輸出問題以提示用戶輸入反饋信息，返回所述接收醫療咨詢信息或反饋信息；或，

根據所述過濾結果生成并輸出問診結果信息。

本發明諸多實施例提供的智能問診系統和方法提供了一種可滿足問診用戶長尾需求的問診機制：對具有若干實體標簽的結構化醫療知識信息進行挖掘以生成過濾策略，根據用戶輸入的咨詢或反饋信息檢索具有對應實體標簽的結構化醫療知識信息，再根據生成的過濾策略對檢索結果進行過濾，并判斷繼續提問還是輸出結果；上述問診機制對于每一次問診動態生成問診路徑，并且問診路徑的生成和最終結果的生成均有證可循，從而保障問診結果的準確性和深入性；

本發明一些實施例提供的智能問診系統和方法進一步通過采用問答類型的醫療數據作為結構化醫療知識信息，進一步保障問診結果的相關性；

本發明一些實施例提供的智能問診系統和方法進一步通過爬取互聯網中的醫療知識信息，并自動轉換為具有若干實體標簽的結構化醫療知識信息，實現了無需人工標注即可獲取新的醫療相關的結構化文本，并在醫療業界產生新的更好的理論依據時可挖掘生成新的過濾規則，獲得更好的問診結果。

附圖說明

通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本申請的其它特征、目的和優點將會變得更明顯：

圖1為本發明一實施例中智能問診系統的結構示意圖。

圖2為本發明一實施例中智能問診方法的流程圖。

圖3為圖2所示方法的一種優選實施方式中步驟S60的流程圖。

圖4為本發明一優選實施例中智能問診系統的結構示意圖。

圖5為本發明一優選實施例中智能問診方法的流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本申請作進一步的詳細說明。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋相關發明，而非對該發明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與發明相關的部分。

需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結合實施例來詳細說明本申請。

圖1為本發明一實施例中智能問診系統的結構示意圖。

如圖1所示，在本實施例中，本發明提供的智能問診系統10包括結構化醫療知識存儲單元11、策略生成單元13、檢索單元15和過濾單元17。