[发明专利]基于人机交互的体质辨识方法、系统及存储介质

说明书

本发明涉及智慧医疗，提供一种基于人机交互的体质辨识方法，通过在中医体质辨识场景下，加入传统问诊流程中忽略的否定症状，将否定症状与肯定症状结合后通过真实临床业务数据研究得到权重来区分强关联与弱关联症状，进而将强关联症状作为问诊过程中优先询问的症状，能够实现准确且有效的减少问诊次数，实现更加智能化的动态问诊流程的技术效果。

技术领域

本发明涉及智慧医疗技术领域，涉及一种基于人机交互的体质辨识方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在中医的问诊过程中，“望、闻、问、切”四诊是重要的诊断方式，而问是“诊病之要领，临证之首务”；在问诊过程中，通过医生与患者的有目的的对话获取病人的病症信息和体质信息，进而确定患者的体质，然后根据体质特征寻找发病规律，把握健康与疾病的整体要素和个体差异，进而指导临床防治疾病；由于问诊内容具有一定的主观性，富有经验的医生往往通过几个简单的问题，即可对疾病做出初步判断甚至准确诊断；而初级医师则需要结合更多的信息才可以做出比较合理的判断；医师若要提高问诊效率，需要额外掌握丰富的问诊方法和沟通技巧，使得临床诊断的门槛增高。

现有技术中的基于智慧医疗的智能体质辨识系统，是通过针对患者的症状进行一系列长时间的提问，最终根据患者的肯定症状来确定患者体质，进而对患者疾病进行诊断。具有的弊端如下：1)仅根据患者症状进行诊断，并未考虑患者的基本信息、否定症状、舌诊结果等项目在体质辨识以及疾病诊断中的作用；2)存在体质辨识、疾病诊断的流程冗余，疾病诊断效率低，诊断结果精准性不高的问题。

因此，亟需一种符合体质辨识与疾病诊断的逻辑关系的智能中医问诊系统。

发明内容

本发明提供一种基于人机交互的体质辨识方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，用于解决现有的中医智能问诊过程中体质辨识精确度有待提高的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于人机交互的体质辨识方法，方法包括：

通过预设的第一轮问题交互获取患者的个体数据；其中，所述个体数据包括个人身份信息和症状信息，所述症状信息包括强关联症状和弱关联症状；

利用预设体质判别规则对所述个体数据的个人身份信息进行判断确定所述患者的初始化体质分；

根据所述初始化体质分、所述强关联症状、所述弱关联症状和预训练的随机森林体质判定模型确定所述强关联症状的权重分数和所述弱关联症状的权重分数，获得所述患者的体质得分；

当所述体质得分符合预设的体质分值评价标准时，筛选当前轮次的权重分数符合预设标准的症状作为待询问症状；

按照预设的轮次问题针对所述待询问症状进行询问直至问题结束得到最终体质得分；

根据所述最终体质得分，确定所述患者的体质辨识结果。

进一步，优选的，

利用所述患者的个体数据的症状信息，通过病症体质权值映射表获得体质召回率数据，利用所述体质召回率数据对所述最终体质得分进行调整，获得患者的召回症状调整体质得分；

所述个体数据还包括舌诊信息；利用所述患者的个体数据的症状信息以及舌诊信息获得舌诊调整数据，利用所述舌诊调整数据对患者的召回症状调整体质得分进行调整，获得患者的最终体质得分，利用最终体质得分确定所述患者的体质辨识结果。

进一步，优选的，根据所述初始化体质分、所述强关联症状、所述弱关联症状和预训练的随机森林体质判定模型确定所述强关联症状的权重分数和所述弱关联症状的权重分数，获得所述患者的体质得分的方法，包括：

将初始化体质分和所述强关联症状输入预训练的随机森林体质判定模型确定所述强关联症状的特征重要性预测值，将所述强关联症状的特征重要性预测值作为所述强关联症状的权重；