[发明专利]一种基于综合推理的智能分诊方法

说明书

本发明属于人工智能技术领域，具体来说是涉及一种基于综合推理的智能分诊方法。本发明主要包括：获取用户输入的描述语句，根据描述语句生成查询语句，同时将描述语句经过预处理后进行文本表示，所述描述语句中至少包括症状及症状对应的轻重程度，提取症状及对应程度；采用综合推理的方法获得分诊信息，所述综合推理包括知识图谱推理、大数据推理和专家经验推理，所述知识图谱推理的输入为查询语句，输出知识图谱分诊结果，所述大数据推理的输入为文本表示，输出大数据分诊结果，所述专家经验推理的输入为症状及对应程度，输出专家经验分诊结果。本发明的有益效果是，使分诊过程实现了智能化，同时提高了智能分诊的准确性。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，具体来说是涉及一种基于综合推理的智能分诊方法。

背景技术

随着人民生活条件的不断改善，对于健康的需求也越来越旺盛。近年来，各大医院的门急诊量急剧增长，特别是处于行业领先地位的医院。而对应还面临的问题包括：患者缺乏医疗健康知识，不清楚就诊什么科室，进一步加剧了医疗分诊的压力。还导致医生的工作负荷大，没有足够的时间回答患者的所有问题，在某种程度上造成医患关系紧张，同时也带来医疗质量难以保证的问题。在患者方，部分患者为能快速就诊，往往采取首选急诊的方式，又进一步降低了医院的救治效率。

为了解决此类问题，目前已有人工分诊台以及为用户提供自主分诊服务的应用程序，主要是针对诊前咨询，给诊疗做出指导。而目前的分诊程序冗余度较高，智能化程度较低，导致用户体验差，并不能有效的实现智能化分诊的目的。

发明内容

本发明的目的，是针对上述问题，提出一种基于综合推理的智能分诊方法，仅需获取用户日常化的描述语句，在后台进行一系列转化处理，即可为用户提供分诊服务，并且基于综合推理的方法，从几种推理方法中选择最优的分诊结论，有效提高分诊的准确度。

本发明的技术方案是：一种基于综合推理的智能分诊方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的描述语句，根据描述语句生成查询语句，同时将描述语句经过预处理后进行文本表示，所述描述语句中至少包括症状及症状对应的轻重程度，提取症状及对应程度；

采用综合推理的方法获得分诊信息，所述综合推理包括知识图谱推理、大数据推理和专家经验推理，所述知识图谱推理的输入为查询语句，输出知识图谱分诊结果，所述大数据推理的输入为文本表示，输出大数据分诊结果，所述专家经验推理的输入为症状及对应程度，输出专家经验分诊结果；

对综合推理输出的分诊结果，优先级为专家经验分诊结果大于大数据分诊结果大于知识图谱分诊结果。

进一步的，所述生成查询语句的具体方法是：从描述语句中提取症状信息，基于症状信息生成SPARQL查询语句；

所述基于知识图谱推理的方法获得分诊信息的具体方法包括：

1)构建知识图谱：采用jena作为平台，构建知识图谱，知识的来源是已有的病历资料，知识建模的方法是，将疾病作为类别，根据病历资料获取类别的属性关系，再利用jenaAPI创建模型，生成RDF文本；

2)知识存储：利用jena将构建好的知识库固化为TDA的格式进行存储；

3)知识图谱推理：通过jena的模型工厂和推理机注册器创建推理机，并绑定相关的RDF三元组数据和owl本体模型，推理机将根据规则进行推理，生成一个推理结果图，该图通过jena的本体API查询和调用；

4)获得分诊信息：基于正向链推理的规则，根据查询语句，通过SPARQL查询读取推理结论，根据对应的结论进行分诊，输出分诊信息。

进一步的，所述预处理的具体方法包括：

1)删除否定短语；