[发明专利]一种基于人工智能算法的医疗随访方法

权利要求书

1.一种基于人工智能算法的医疗随访方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤S1：通过统计数据库中病患案例、专家词库，筛选出关键词汇建立随访模型；

步骤S2：对随访模型进行特征抽取，确定专家知识特征、病历特征、随访特征，将上述特征参数作为训练样本进行学习得到优化后的随访模型；

步骤S3：通过优化后的随访模型建立机器人随访器，导入待随访名单，提取随访记录，根据随访记录和用户反馈优化机器人随访器。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的医疗随访方法，其特征在于，所述步骤S1中，病患案例包括医院系统下登记的病历，病历内容包含有图片、症状、医嘱，提取病历中的图片信息和字节信息导入数据库，专家词库包括整形美容领域的专用名词和解决方案，通过提取专有名词和解决方案的字节信息导入数据库。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能算法的医疗随访方法，其特征在于，所述步骤S2中，优化的随访模型包括下列内容：

步骤S21：抽取特征向量建立特征向量库，分别通过分类器和聚类器进行分类和聚类，确定专家知识特征、病历特征、随访特征，形成知识模型库；

步骤S22：建立训练模型，对模型进行推演和预测，求解模型的准确度和完善度权重；

步骤S23：当准确度和完善度达到阈值时，得到优化后的随访模型。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能算法的医疗随访方法，其特征在于，所述步骤S3中，机器人随访器的优化包括下列步骤：

步骤S31：获取不同时期的多组随访记录，根据数据库中的字节信息与随访记录中的字节信息进行匹配；

步骤S32：当用户反馈的字节消息中重复的内容越多，用户回复的内容字节重复度越高，机器人随访器的准确度越低；

步骤S33：标记准确度低的字节消息，确定该组随访记录中客户的需求，匹配数据库中的专有名词，专有名词出现的次数越多，说明该专有名词的完善度越低，根据准确度和完善度的分值优化机器人随访器。

5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如权利要求1～4任一项所述的一种基于人工智能算法的医疗随访方法。

6.一种基于人工智能算法的医疗随访装置，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

计算机可读存储介质，其存储有一个或多个计算机程序；所述一个或多个所述计算机程序被所述一个或多个处理器执行时实现如权利要求1～4任一项所述的一种基于人工智能算法的医疗随访方法。

7.根据权利要求1～4中任一项所述的一种基于人工智能算法的医疗随访方法用于医疗美容整形机构、医院、社区卫生院的病患随访的用途。