[发明专利]一种基于人工智能算法的医疗随访方法

说明书

本发明涉及医疗随访领域，提供一种基于人工智能算法的医疗随访方法，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。

技术领域

本发明涉及医疗体系下随访处理技术领域，具体涉及一种基于人工智能算法的医疗随访方法。

背景技术

随着数字化技术的发展，大部分医院已经逐步建立起医疗相关的数字化系统，实现了院内的智能化运营作业流程的管理，并通过网络连接医患实现服务延伸，患者可以通过网络接入医院的数字化系统，实现就医相关的业务操作如挂号、缴费、咨询、诊后随访等。

当时当前的医患随访系统都是基于比较传统的技术方式来实现的，主要是搭建了一个医生和患者的交流桥梁，说起来就是一个在线沟通工具，后端还需要医生大量的时间来为患者提供咨询、随访服务，不能真正实现数字化智能化的随访服务，特别是现在医生资源不足、医生工作繁忙工作压力下，很难做好随访的服务工作。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于人工智能算法的医疗随访方法，基于医疗专业知识，应用机器学习技术，构建将医疗服务知识转换为数字化随访服务的知识库的技术平台，实现人工智能随访代替需要医生进行在线服务的传统服务模式。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于人工智能算法的医疗随访方法，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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。

综上所述，本发明的有益效果为：

1、将机器学习应用于整形美容的案例分析与处理，构建随访知识图谱。

附图说明

图1为本发明的一种基于人工智能算法的医疗随访方法的示意图；