[发明专利]用于确定用户的医疗状况的方法、装置和系统

说明书

响应于接收描述医疗状况的一个以上症状的用户问询，一种在线医院就诊预测系统可确定用户是否将在用户问询的第二天(称作“医院日”)去医院就诊进行与该医疗状况有关的治疗。针对大量用户对查询日志进行存储。使用查询日志，可使用针对用户去医院就诊的那一天之前的预先确定的时间段从多个用户中的每个用户的查询日志提取的预先确定的特征来训练预测模型。可使用预先确定的特征来高精度训练所述预测模型以确定未来用户是否将在关于医疗状况的查询的第二天去医院就诊。

技术领域

本发明的实施方式一般来说涉及对健康护理行为的医学分类。更具体地，本发明的实施方式涉及自动化确定用户将何时寻求与医疗状况有关的治疗。

背景技术

在线到离线(O2O)转换是将经由网页搜索的在线问询转换成实体店面中的离线购买的过程。O2O转换需要详细地理解用户行为。在健康护理的情形下，建模并精确预测用户健康护理活动的概率可有助于建立用于响应于搜索查询向用户推送辅助内容的目标词语。辅助内容可包含与特定医疗状况有关的医学文章，关于用户位置处的医生、医院或药房的信息，或者广告。移动用户的搜索查询包含重要信息，这些重要信息不仅关于用户的健康状况，并且还关于生活方式、个人兴趣、年龄、年收入、婚姻状况、职业等，这些信息共同确定用户在未来时期内去医院就诊的概率。然而，当前的预测方法具有低有效性和高计算负担。

确定一个人是否将在关于医疗状况的搜索查询之后去医院寻求医学治疗或何时去医院寻求医学治疗的先前方法是基于单个查询的，该单个查询包含与搜索查询到医院就诊的O2O转换率有关的很少信息。因此，用于基于单个查询来向用户推送辅助内容的当前预测方法容易出错，可降低用户在使用搜索引擎过程中的体验。使用基于机器学习的方法来进行预测，但用于学习的特征选择是可影响机器学习模型性能的关键因素。现有技术的广告和辅助内容系统并不基于大量用户的移动查询历史数据来选择用于用户健康护理行为预测的预先确定的特征。

发明内容

本申请的目的在于提供一种用于确定用户的医疗状况的计算机实现的方法、装置和系统，以及一种对确定用户的医疗状况的模型进行训练的计算机实现的方法。

根据一个方面，提供了一种用于确定用户的医疗状况的计算机实现的方法，该方法可包括：在服务器处通过网络从所述用户的电子设备接收关于所述用户的医疗状况的医疗查询；响应于所述医疗查询，由所述服务器的处理器从与所述用户相关联的查询历史日志获得所述用户的与所述医疗状况有关的至少一个先前查询；由所述处理器从所述医疗查询和所述至少一个先前医疗查询提取一个或多个预先确定的特征，其中所述预先确定的特征中的至少一个包括从所述医疗查询获得的特征与从所述先前医疗查询获得的特征的组合；基于所提取的预先确定的特征，确定所述用户是否有可能在预先确定的时间段内寻求医学治疗；以及通过所述网络将响应传输到所述电子设备，所述响应包含基于所述用户将在预先确定的时间段内寻求医学治疗的可能性而识别的一个或多个内容项目。

根据另一个方面，用于确定用户的医疗状况的装置，该装置可包括：接收装置，通过网络从所述用户的电子设备接收关于所述用户的医疗状况的医疗查询；获得装置，响应于所述医疗查询，从与所述用户相关联的查询历史日志获得所述用户的与所述医疗状况有关的至少一个先前查询；提取装置，从所述医疗查询和所述至少一个先前医疗查询提取一个或多个预先确定的特征，其中所述预先确定的特征中的至少一个包括从所述医疗查询获得的特征与从所述先前医疗查询获得的特征的组合；确定装置，基于所提取的预先确定的特征，确定所述用户是否有可能在预先确定的时间段内寻求医学治疗；以及响应传输装置，通过所述网络将响应传输到所述电子设备，所述响应包含基于所述用户将在预先确定的时间段内寻求医学治疗的可能性而识别的一个或多个内容项目。

根据又一个方面，提供了一种用于确定用户的医疗状况的系统，该系统可包括根据本申请实施方案的用于确定用户的医疗状况的装置。