一种基于医患交互的智能导诊问询反馈处理方法及系统与流程

申请涉及智慧医疗服务，具体而言，涉及一种基于医患交互的智能导诊问询反馈处理方法及系统。

背景技术：

1、康复治疗(如针刺疗法)是指促使损伤、疾病、发育缺陷等因素造成的身心功能障碍或残疾恢复正常或接近正常的治疗方式，是康复医学的一个重要组成部分，不仅能解决肌骨系统疾病导致的疼痛等问题，而且对于神经系统疾病导致的意识障碍、感觉异常、认知障碍等也疗效显著。

2、随着康复治疗在针刺疗法在治疗中风患者及其他重症患者中应用得越发广泛，医务工作者们遇到了新的问题。在康复治疗之前的导诊阶段，针对当前意识障碍、认知障碍、言语交流不畅、情绪控制障碍、感觉异常的患者无法自行检查或提示，而且难以做到良好沟通，因此需要应用智能导诊问询流程，对该类患者的相关监护人进行导诊问询，以便于减少正式康复治疗之前的沟通时间。然而，相关技术中的导诊反馈可靠性不佳，并且缺乏后续的患者使用反馈追踪流程。

技术实现思路

1、本技术提供一种基于医患交互的智能导诊问询反馈处理方法及系统。

2、第一方面，本技术实施例提供一种基于医患交互的智能导诊问询反馈处理方法，应用于医患服务系统，包括：

3、对目标医患交互流程的智能导诊问询活动进行问询交互文本与问询疾病知识点集合之间的特征关联性挖掘，并基于特征关联性挖掘结果对所述目标医患交互流程对应的患者端进行导诊内容信息反馈；

4、获取所述患者端针对反馈的导诊内容信息的就诊评价数据；

5、对所述就诊评价数据进行患者情感分析，并根据患者情感分析结果对所述医患服务系统所运行的医患交互平台进行使用反馈。

6、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述对目标医患交互流程的智能导诊问询活动进行问询交互文本与问询疾病知识点集合之间的特征关联性挖掘，并基于特征关联性挖掘结果对所述目标医患交互流程对应的患者端进行导诊内容信息反馈的步骤，包括：

7、在目标医患交互流程的智能导诊问询活动中获取多个问询交互文本，并分别解析所述多个问询交互文本中的各问询交互文本的交互关键词向量；

8、获取所述智能导诊问询活动对应的问询疾病知识点集合，并分别解析所述问询疾病知识点集合中的每一问询疾病知识点的医疗知识特征；

9、将所述多个问询交互文本的交互关键词向量和所述问询疾病知识点集合中对应的医疗知识特征进行拼接，生成拼接特征向量序列；

10、确定每个交互关键词向量对应的问询交互文本在所述智能导诊问询活动中的第一上下文特征，并确定每个医疗知识特征对应的问询疾病知识点在所述问询疾病知识点集合中的第二上下文特征；

11、结合所述各交互关键词向量对应的第一上下文特征和各医疗知识特征对应的第二上下文特征，对所述拼接特征向量序列中的各拼接特征向量进行特征节点分配，生成目标拼接特征向量序列；

12、以及结合所述目标拼接特征向量序列，生成与所述智能导诊问询活动对应的导诊反馈结果序列以及与所述导诊反馈结果序列对应的至少一个问询反馈扩展结果；

13、结合所述导诊反馈结果和/或所述问询反馈扩展结果对所述目标医患交互流程对应的患者端进行导诊内容信息反馈；

14、所述结合所述目标拼接特征向量序列，生成与所述智能导诊问询活动对应的导诊反馈结果序列，包括：

15、将所述目标拼接特征向量序列加载至导诊反馈预测模型，并输出所述导诊反馈结果序列的首个导诊反馈结果；

16、生成所述导诊反馈结果序列的首个导诊反馈结果的医疗知识特征；

17、结合所述导诊反馈结果序列的首个导诊反馈结果的医疗知识特征及其在所述导诊反馈结果序列中的携带状态，基于特征融合更新所述目标拼接特征向量序列；

18、将更新后的目标拼接特征向量序列加载至导诊反馈预测模型，遍历基于获取到的每一导诊反馈结果的医疗知识特征更新所述目标拼接特征向量序列，直到获得所述导诊反馈结果序列的所有导诊反馈语句。

19、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述导诊反馈预测模型包括语义编辑单元和反馈预测单元，其中将所述目标拼接特征向量序列加载至导诊反馈预测模型，并输出所述导诊反馈结果序列的首个导诊反馈结果，包括：

20、将所述目标拼接特征向量序列加载至语义编辑单元，并输出对应于导诊反馈结果序列的首个导诊反馈结果的语义编辑向量；

21、通过反馈预测单元，将对应于导诊反馈结果序列的首个导诊反馈结果的语义编辑向量解析得到第一反馈预测信息，其中在所述第一反馈预测信息中包含对应于导诊反馈结果序列中的各个导诊反馈结果的支持度；

22、结合所述第一反馈预测信息，确定所述导诊反馈结果序列的首个导诊反馈结果。

23、在第一方面的一种可能的实施方式中，结合所述导诊反馈结果序列的首个导诊反馈结果的医疗知识特征及其在所述导诊反馈结果序列中的携带状态，基于特征融合更新所述目标拼接特征向量序列，包括：

24、将所述多个问询交互文本的交互关键词向量、所述问询疾病知识点集合的医疗知识特征和所述导诊反馈结果序列的首个导诊反馈结果的医疗知识特征进行拼接，以更新所述拼接特征向量序列；

25、结合所述各交互关键词向量对应的第一上下文特征、所述问询疾病知识点集合的各医疗知识特征对应的第二上下文特征以及所述导诊反馈结果序列的首个导诊反馈结果的第二上下文特征，对所述更新后的拼接特征向量序列中的各拼接特征向量进行特征节点分配，以更新所述目标拼接特征向量序列。

26、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

27、在获得所述导诊反馈结果序列的所有导诊反馈语句时，从语义编辑单元生成的多个语义编辑向量中确定一语义编辑向量作为智能导诊问询编辑向量和一个语义编辑向量作为问询疾病编辑向量；

28、确定所述智能导诊问询编辑向量与所述问询疾病编辑向量之间的相关度；

29、结合所述相关度，确定所述智能导诊问询活动与所述问询疾病知识点集合的关联性结果；

30、其中，作为智能导诊问询编辑向量的一个语义编辑向量是与分布在所述多个问询交互文本的交互关键词向量之前的第一问询交互行为特征对应的语义编辑向量，并且作为问询疾病编辑向量的一个语义编辑向量是与分布在所述多个问询交互文本的交互关键词向量与所述问询疾病知识点集合的各个医疗知识特征之间的第二问询交互行为特征对应的语义编辑向量。

31、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述结合所述第一反馈预测信息，确定所述导诊反馈结果序列的首个导诊反馈结果，包括：

32、在所述第一反馈预测信息中，对支持度进行降序排列；

33、确定降序排列队列中的前n个支持度，并将所述n个支持度对应的导诊反馈结果作为所述导诊反馈结果序列的首个导诊反馈结果的参考导诊反馈结果，且其中，将所述更新的目标拼接特征向量序列加载至所述语义编辑单元，遍历基于获取到的每一导诊反馈结果的医疗知识特征更新所述目标拼接特征向量序列，直到获得所述导诊反馈结果序列的所有导诊反馈语句，包括：

34、结合首个导诊反馈结果的参考导诊反馈结果，逐一生成余下导诊反馈结果的参考导诊反馈结果；

35、结合所述导诊反馈结果序列中的各个导诊反馈结果的参考导诊反馈结果，确定n个导诊反馈结果序列；

36、所述方法还包括：

37、对于所述n个的导诊反馈结果序列中的每一导诊反馈结果序列，各自进行如下步骤：

38、在获得所述导诊反馈结果序列的所有导诊反馈语句时，从所述语义编辑单元生成的多个语义编辑向量中确定一语义编辑向量作为问询疾病编辑向量和一个语义编辑向量作为导诊反馈编辑向量；

39、以及确定所述问询疾病编辑向量与所述导诊反馈编辑向量之间的相关度；

40、当最大的相关度大于门限相关度时，确定与该相关度对应的导诊反馈结果序列作为与智能导诊问询活动对应的导诊反馈结果序列，否则确定没有和所述智能导诊问询活动对应的导诊反馈结果序列。

41、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

42、对于所述n个的导诊反馈结果序列中的每一导诊反馈结果序列，各自进行如下步骤：

43、在获得所述导诊反馈结果序列的所有导诊反馈语句时，从所述语义编辑单元生成的多个语义编辑向量中确定一语义编辑向量作为智能导诊问询编辑向量、一语义编辑向量作为问询疾病编辑向量和一个语义编辑向量作为导诊反馈编辑向量；

44、以及确定所述智能导诊问询编辑向量与所述问询疾病编辑向量之间的相关度，并确定所述智能导诊问询编辑向量与所述导诊反馈编辑向量之间的相关度；

45、当所述智能导诊问询编辑向量与所述问询疾病编辑向量之间的相关度小于第一设定相关度且所述智能导诊问询编辑向量与所述导诊反馈编辑向量大于第二设定相关度时，将所述导诊反馈结果序列确定为只基于智能导诊问询活动得到的导诊反馈结果序列。

46、在第一方面的一种可能的实施方式中，获取所述交互关键词向量和所述医疗知识特征以及所述特征节点分配基于特征节点分配模型实现，所述方法还包括：

47、结合第一导诊反馈学习数据序列训练所述特征节点分配模型、所述语义编辑单元和所述反馈预测单元，其中所述第一导诊反馈学习数据序列包括多个第一导诊反馈学习数据，每个第一导诊反馈学习数据包括第一待学习导诊问询活动、与所述第一待学习导诊问询活动对应的第一训练问询疾病知识点集合以及与所述第一待学习导诊问询活动和所述第一训练问询疾病知识点集合对应的先验导诊反馈结果序列，其中结合第一导诊反馈学习数据序列训练所述特征节点分配模型、所述语义编辑单元和所述反馈预测单元，包括：

48、在第一导诊反馈学习数据序列中的至少一个第一导诊反馈学习数据中，对于每一第一导诊反馈学习数据，进行以下步骤：

49、从所述第一导诊反馈学习数据的第一待学习导诊问询活动中获取多个第一训练问询交互文本，并分别解析多个第一训练问询交互文本中的各训练问询交互文本的交互关键词向量；

50、获取所述第一待学习导诊问询活动对应的第一训练问询疾病知识点集合，并分别解析所述第一训练问询疾病知识点集合中的每一问询疾病知识点的医疗知识特征，其中每个医疗知识特征与每个交互关键词向量的疾病语义方向一致；

51、将先验导诊反馈结果序列中的至少一个导诊反馈结果转换成导诊反馈观测向量，生成导诊反馈观测向量集，并分别解析所述导诊反馈观测向量集中的每一问询疾病知识点的医疗知识特征，其中所述导诊反馈观测向量集中的每一问询疾病知识点的医疗知识特征与每个交互关键词向量的疾病语义方向一致；

52、将所述多个第一训练问询交互文本的交互关键词向量、所述第一训练问询疾病知识点集合的医疗知识特征和所述导诊反馈观测向量集中的每一问询疾病知识点的医疗知识特征进行拼接，生成第一训练拼接特征向量序列；

53、确定每个第一训练问询交互文本的交互关键词向量对应的问询交互文本在所述第一待学习导诊问询活动中的第一上下文特征，确定所述第一训练问询疾病知识点集合中的每个医疗知识特征对应的问询疾病知识点在所述第一训练问询疾病知识点集合中的第二上下文特征，并确定所述导诊反馈观测向量集中的每一问询疾病知识点的医疗知识特征对应的问询疾病知识点在所述导诊反馈观测向量集中的第二上下文特征；

54、结合所述各交互关键词向量对应的第一上下文特征和各医疗知识特征对应的第二上下文特征，对所述第一训练拼接特征向量序列中的各拼接特征向量进行特征节点分配，生成第一训练目标拼接特征向量序列；

55、结合所述第一训练目标拼接特征向量序列，生成所述导诊反馈观测向量集中的至少一个导诊反馈观测向量；

56、获取所述至少一个导诊反馈观测向量与实际导诊反馈结果之间的学习代价值loss1；

57、至少结合所述学习代价值loss1训练所述特征节点分配模型、所述语义编辑单元和所述反馈预测单元。

58、在第一方面的一种可能的实施方式中，所述结合第一导诊反馈学习数据序列训练所述特征节点分配模型、所述语义编辑单元和所述反馈预测单元，包括：

59、从所述语义编辑单元生成的多个语义编辑向量中确定出作为智能导诊问询编辑向量的一个语义编辑向量、作为问询疾病编辑向量的一个语义编辑向量和作为导诊反馈编辑向量的一个语义编辑向量；

60、结合智能导诊问询编辑向量与对应的问询疾病编辑向量之间的相关度和智能导诊问询编辑向量和不对应的问询疾病编辑向量之间的相关度以及问询疾病编辑向量与对应的智能导诊问询编辑向量之间的相关度和问询疾病编辑向量和不对应的智能导诊问询编辑向量之间的相关度，获取学习代价值loss2；

61、结合智能导诊问询编辑向量与对应的导诊反馈编辑向量之间的相关度和智能导诊问询编辑向量和不对应的导诊反馈编辑向量之间的相关度以及导诊反馈编辑向量与对应的智能导诊问询编辑向量以及导诊反馈编辑向量和不对应的智能导诊问询编辑向量之间的相关度，获取学习代价值loss3；

62、结合问询疾病编辑向量与对应的导诊反馈编辑向量之间的相关度和问询疾病编辑向量和不对应的导诊反馈编辑向量之间的相关度以及导诊反馈编辑向量与对应的问询疾病编辑向量之间的相关度和导诊反馈编辑向量和不对应的问询疾病编辑向量之间的相关度，获取学习代价值loss4；

63、并且，其中至少结合所述学习代价值loss1，训练所述特征节点分配模型、所述语义编辑单元和所述反馈预测单元，包括：

64、结合学习代价值loss1、学习代价值loss2、学习代价值loss3和学习代价值loss4的加权融合值训练所述特征节点分配模型、所述语义编辑单元和所述反馈预测单元。

65、第二方面，本技术实施例提供一种医患服务系统，包括：

66、处理器；

67、存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现第一方面所述的基于医患交互的智能导诊问询反馈处理方法。

68、相比现有技术，通过对目标医患交互流程的智能导诊问询活动进行问询交互文本与问询疾病知识点集合之间的特征关联性挖掘，并基于特征关联性挖掘结果对所述目标医患交互流程对应的患者端进行导诊内容信息反馈，获取所述患者端针对反馈的导诊内容信息的就诊评价数据，对所述就诊评价数据进行患者情感分析，并根据患者情感分析结果对所述医患服务系统所运行的医患交互平台进行使用反馈，由此结合问询交互文本与问询疾病知识点集合之间的特征关联性进行智能导诊反馈，可以提高导诊反馈可靠性，并且进一步跟踪后续患者情感后进行使用反馈，可以便于提供后续医患交互平台开发的参考信息。