(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202210082366.2
(22)申请日 2022.01.25
(71)申请人 杨春英
地址 471027 河南省洛阳市洛龙区顺兴信
息科技园1号楼1216室
(72)发明人 杨春英
(74)专利代理机构 北京汇捷知识产权代理事务
所(普通合伙) 11531
专利代理师 葛葆财
(51)Int.Cl.
G06F 16/36(2019.01)
G06F 16/35(2019.01)
G06F 16/31(2019.01)
G06N 5/02(2006.01)
G06N 3/04(2006.01)
(54)发明名称
处理方法及系统
(57)摘要
本申请的应用于大数据和人工智能的智慧
医疗信息处理方法及系统，根据本申请，无需利
用数量较多的训练样本进行较为复杂和较大工
作量的训练处理，可以有效节约互动信息处理的
资源开销，并且本申请的互动信息集定位技术对
的可控制性，在一定程度上无需使用处于网络连
接状态的人工智能模型架构，这样可以使得待选
择互动信息集的确定、第一待选择互动信息集和
第二待选择互动信息集的挑选等处理功能可以
部署在不同的模块上，从而可以加快针对就诊互
动信息的定位速率，减少定位耗时，提高定位效
率。权利要求书4页 说明书20页 附图3页CN 114564590 A 2022.05.31
C N 114564590
A
1.一种应用于大数据和人工智能的智慧医疗信息处理方法，其特征在于，应用于智慧医疗信息处理系统，包括：
对待进行挖掘的目标需求标签的参考就诊互动信息，与待处理就诊互动信息基于两种或多于两种的数字化信息分析策略进行就诊互动信息比对，确定出所述待处理就诊互动信息中所述目标需求标签的待选择互动信息集，其中，所述目标需求标签的数目为一个或一个以上； 针对每个目标需求标签，对相应的参考就诊互动信息和待选择互动信息集分别进行关键信息描述抽取，得到参考就诊信息描述和待选择信息集描述；
获取相同目标需求标签对应的参考就诊信息描述和待选择信息集描述之间的描述相关性，从所述目标需求标签的待选择互动信息集中过滤所述描述相关性低于设定相关度阈值的待选择互动信息集，得到每个所述目标需求标签的第一待选择互动信息集；
针对每个目标需求标签，确定对应的参考就诊互动信息和第一待选择互动信息集的互动问答量化差异数据；从每个目标需求标签的第一待选择互动信息集中过滤所述互动问答量化差异数据大于设定就诊流程设定差异值的待选择互动信息集，得到每个所述目标需求标签的第二待选择互动信息集；
根据每个目标需求标签的第二待选择互动信息集，确定所述目标需求标签的目标定位互动信息集。
2.根据权利要求1所述的应用于大数据和人工智能的智慧医疗信息处理方法，其特征在于，所述对待进行挖掘的目标需求标签的参考就诊互动信息，与待处理就诊互动信息基于两种或多于两种的数字化信息分析策略进行就诊互动信息比对，确定出所述待处理就诊互动信息中所述目标需求标签的待选择互动信息集，包括：
对待进行挖掘的目标需求标签的参考就诊互动信息，与所述待处理就诊互动信息进行互动意图比对，确定所述待处理就诊互动信息中各目标需求标签的完成互动意图匹配的就诊互动信息集合，作为各目标需求标签的待选择互动信息集；
对所述待进行挖掘的目标需求标签的参考就诊互动信息，与所述待处理就诊互动信息进行基于样本层面的比对，确定所述待处理就诊互动信息中各目标需求标签的完成样本层面匹配的就诊互动信息集合，作为各目标需求标签的待选择互动信息集；
对所述待进行挖掘的目标需求标签的参考就诊互动信息，与所述待处理就诊互动信息进行可视化描述图谱比对，确定所述待处理就诊互动信息中各目标需求标签的完成可视化描述图谱匹配的就诊互动信息集合，作为各目标需求标签的待选择互动信息集。
3.根据权利要求2所述的应用于大数据和人工智能的智慧医疗信息处理方法，其特征在于，所述对待进行挖掘的目标需求标签的参考就诊互动信息，与所述待处理就诊互动信息进行互动意图比对，确定所述待处理就诊互动信息中各目标需求标签的完成互动意图匹配的就诊互动信息集合，作为各目标需求标签的待选择互动信息集前，还包括：针对待进行挖掘的目标需求标签的参考就诊互动信息，获取所述参考就诊互动信息的互动主题目录关键词；
若所述互动主题目录关键词为设定的非互动意图主题关键词，针对所述目标需求标签的参考就诊互动信息，不执行所述对待进行挖掘的目标需求标签的参考就诊互动信息，与所述待处理就诊互动信息进行互动意图比对的步骤。
4.根据权利要求2所述的应用于大数据和人工智能的智慧医疗信息处理方法，其特征在于，所述对所述待进行挖掘的目标需求标签的参考就诊互动信息，与所述待处理就诊互动信息进行基于样本层面的比对，确定所述待处理就诊互动信息中各目标需求标签的完成样本层面匹配的就诊互动信息集合，作为各目标需求标签的待选择互动信息集，包括：对所述待进行挖掘的目标需求标签的参考就诊互动信息，与所述待处理就诊互动信息分别进行互动信息双极性拆解；
对拆解后的参考就诊互动信息，与拆解后的待处理就诊互动信息进行基于样本层面的比对，根据比对结果确定所述待处理就诊互动信息中各目标需求标签的待选择互动信息集。
5.根据权利要求1所述的应用于大数据和人工智能的智慧医疗信息处理方法，其特征在于，所述针对每个目标需求标签，对相应的参考就诊互动信息和待选择互动信息集分别进行关键信息描述抽取，得到参考就诊信息描述和待选择信息集描述，包括：针对各目标需求标签，对相应的参考就诊互动信息进行特征提取处理，得到所述参考就诊互动信息的滑动缩略特征作为参考就诊信息描述；
针对各目标需求标签，对其对应的待选择互动信息集进行特征提取处理，得到所述待选择互动信息集的滑动缩略特征作为待选择信息集描述。
6.根据权利要求1所述的应用于大数据和人工智能的智慧医疗信息处理方法，其特征在于，所述针对每个目标需求标签，确定对应的参考就诊互动信息和第一待选择互动信息集的互动问答量化差异数据，包括：
针对每个目标需求标签，确定对应的参考就诊互动信息的第一互动事项数据，以及对应的第一待选择互动信息集中就诊互动信息的第二互动事项数据；
确定所述第一互动事项数据和第二互动事项数据的比较情况，得到所述目标需求标签的参考就诊互动信息和第一待选择互动信息集的互动问答量化差异数据；
相应的，所述针对每个目标需求标签，确定对应的参考就诊互动信息的第一互动事项数据，以及对应的待选择互动信息集中就诊互动信息的第二互动事项数据，包括：若目标需求标签的参考就诊互动信息或对应的第一待选择互动信息集的信息量小于设定信息量，将所述参考就诊互动信息和第一待选择互动信息集按照相同的拆解策略，拆解成数目相等的就诊互动信息块，得到参考就诊互动信息的参考就诊互动信息片段和第一待选择互动信息集的第一待选择子互动信息子集；
确定各个所述参考就诊互动信息片段的第一互动事项数据，以及各个第一待选择子互动信息子集的第二互动事项数据；
所述确定所述第一互动事项数据和第二互动事项数据的比较情况，得到所述目标需求标签的参考就诊互动信息和第一待选择互动信息集的互动问答量化差异数据，包括：基于所述第一互动事项数据和第二互动事项数据，确定所述参考就诊互动信息和待选择互动信息集中对应互动状态的参考就诊互动信息片段和第一待选择子互动信息子集的互动事项数据比较情况；
所述从每个目标需求标签的第一待选择互动信息集中过滤所述互动问答量化差异数据大于设定就诊流程设定差异值的待选择互动信息集，得到每个所述目标需求标签的第二待选择互动信息集，包括：
从每个目标需求标签的第一待选择互动信息集中，过滤至少存在一个所述互动事项数据比较情况大于设定差异阈值的待选择互动信息集，得到每个所述目标需求标签的第二待选择互动信息集。
7.根据权利要求1‑6任一项所述的应用于大数据和人工智能的智慧医疗信息处理方法，其特征在于，所述根据每个目标需求标签的第二待选择互动信息集，确定所述目标需求标签的目标定位互动信息集，包括：
若第二待选择互动信息集与其他第二待选择互动信息集不存在交叉，确定所述第二待选择互动信息集为对应的目标需求标签的目标定位互动信息集；
若第二待选择互动信息集与其他第二待选择互动信息集存在交叉，从所述待处理就诊互动信息中确定存在交叉的第二待选择互动信息集的最小化融合互动信息集，以及确定所述最小化融合互动信息集对应的目标需求标签的参考就诊互动信息；
将所述最小化融合互动信息集，与所述最小化融合互动信息集对应的目标需求标签的参考就诊互动信息进行比对；
根据比对结果，确定所述最小化融合互动信息集实际对应的一个目标需求标签，以及所述目标需求标签在所述最小化融合互动信息集中的目标定位互动信息集；
相应的，所述将所述最小化融合互动信息集，与所述最小化融合互动信息集对应的目标需求标签的参考就诊互动信息进行比对，包括：
若所述最小化融合互动信息集对应的目标需求标签的数目为两个或两个以上，将所述最小化融合互动信息集，与各对应的目标需求标签的参考就诊互动信息分别进行基于样本层面的比对，得到最小化融合互动信息集中与各参考就诊互动信息进行比对的基于样本层面的比对互动信息集，以及所述参考就诊互动信息与基于样本层面的比对互动信息集的第一基于样本层面的比对评分，其中，所述第一基于样本层面的比对评分用于表征参考就诊互动信息和基于样本层面的比对互动信息集的匹配程度；
所述根据比对结果，确定所述最小化融合互动信息集实际对应的一个目标需求标签，以及所述目标需求标签在所述最小化融合互动信息集中的目标定位互动信息集，包括：根据所述第一基于样本层面的比对评分，确定匹配程度最高的参考就诊互动信息与基于样本层面的比对互动信息集，分别作为所述最小化融合互动信息集实际对应的一个目标需求标签，以及所述目标需求标签在所述最小化融合互动信息集中的目标定位互动信息集。
8.根据权利要求1‑6任一项所述的应用于大数据和人工智能的智慧医疗信息处理方法，其特征在于，所述根据每个目标需求标签的第二待选择互动信息集，确定所述目标需求标签的目标定位互动信息集前，还包括：
针对每个目标需求标签，对相应的参考就诊互动信息和第二待选择互动信息集进行基于样本层面的比对，确定每个第二待选择互动信息集的第二基于样本层面的比对评分，其中，第二基于样本层面的比对评分用于表征参考就诊互动信息和第二待选择互动信息集的匹配程度；
从第二待选择互动信息集中过滤所述第二基于样本层面的比对评分低于基于样本层面的设定比对评分值的待选择互动信息集，得到优化后的第二待选择互动信息集。
9.一种智慧医疗信息处理系统，其特征在于，包括：
存储器，用于存储可执行的指令；
处理器，用于根据所述可执行的指令的控制，运行所述智慧医疗信息处理系统执行如权利要求1‑8任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时执行如权利要求1‑8任一项所述的方法。
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