(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210736890.7 (22)申请日 2022.06.27 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114822830 A (43)申请公布日 2022.07.29 (73)专利权人 安徽讯飞医疗股份有限公司 地址 230000 安徽省合肥市高新区望江西 路666号A5楼23-24层 (72)发明人 甘露　胡加学　贺志阳　赵景鹤　 魏思　鹿晓亮　 (74)专利代理 机构 深圳市威世博知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44280 专利代理师 刘希 (51)Int.Cl. G16H 50/20(2018.01)G16H 50/70(2018.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 16/36(2019.01) (56)对比文件 CN 114141358 A,202 2.03.04 US 202124190 6 A1,2021.08.0 5 审查员 陈敏 (54)发明名称 问诊交互方法及相关装置、 电子设备、 存储 介质 (57)摘要 本申请公开了一种 问诊交互方法及相关装 置、 电子设备、 存储介质， 其中， 问诊交互方法包 括： 获取问诊参考文本， 问诊参考文本至少包括 目标对象输入的咨询文本和基于咨询文本预测 到的系统文本， 系统文本表征目标对象所患疾病 所属的功能系统； 基于问诊参考文本和目标症状 文本， 在症状文本集合确定本轮交互的若干候选 症状文本， 且目标症状文本包括目标对象在本轮 交互之前已经选择的候选症状文本； 基于目标对 象在本轮交互的若干候选症状文本中所选择的 候选症状文本， 更新目标症状文本； 重新执行基 于问诊参考文本和目标症状文本， 在症状文本集 合确定本轮交互的若干候选症状文本的步骤以 及后续步骤。 上述方案， 能够提升问诊交互的灵 活性、 准确性和适用性。 权利要求书3页 说明书14页 附图2页 CN 114822830 B 2022.12.06 CN 114822830 B 1.一种问诊交 互方法， 其特 征在于， 包括： 获取问诊参考文本； 其中， 所述问诊参考文本至少包括： 目标对象输入的咨询文本和基 于所述咨询文本预测到的系统文本， 且所述系统文本表征所述目标对象所患疾病所属的功 能系统； 基于所述问诊参考文本和目标症状文本， 在症状文本集合确定本轮交互 的若干候选症 状文本； 其中， 所述目标症状文本包括： 所述目标对象在所述本轮交互之前已经选择的候选 症状文本； 基于所述目标对象在所述本轮交互 的若干候选症状文本中所选择的候选症状文本， 更 新所述目标症状文本； 其中， 更新后的目标症状文本由新选择的候选症状文本添加至更新 前的目标症状文本得到； 基于诊断预测模型对所述问诊参考文本和最新的所述目标症状文本进行诊断预测， 得 到所述本轮交互的诊断置信度； 其中， 所述诊断置信度表征基于所述问诊参考文本和最新 的所述目标症状文本进行诊断预测的可信程度； 响应于所述本轮交互 的诊断置信度满足预设条件， 重新执行所述基于所述问诊参考文 本和目标症状文本， 在症状文本集合确定本轮交互的若干候选症状文本的步骤以及后续步 骤， 直至所述诊断置信度不满足所述预设条件为止 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述问诊参考文本和目标症状文 本， 在症状文本集 合确定本轮交互的若干候选症状文本， 包括： 基于所述问诊参考文本进行编码， 得到参考文本表示， 并基于所述目标症状文本进行 编码， 得到第一症状表示； 基于所述参考文本表示与 所述第一症状表示之间的相关度， 更新得到最新选择的候选 症状文本的第二症状表示； 基于所述第 二症状表示和所述症状文本集合中各预设症状文本的第 三症状表示， 选择 至少一个所述预设症状文本作为所述本轮交 互的候选症状文本 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述参考文本表示包括所述问诊参考文本 中各个字符的编码表示， 所述第一症状表示包括所述目标症状文本中各个字符的编码表 示； 所述基于所述参考文本表示与所述第一症状表示之间的相关度， 更新得到最新选择 的 候选症状文本的第二症状表示， 包括： 基于所述参考文本表示和所述第 一症状表示， 获取所述目标症状文本中每一字符分别 与所述问诊参 考文本中各个字符的相关度； 对于最新选择的候选症状文本 中每一字符， 基于分别与 所述问诊参考文本 中各个字符 的相关度对所述问诊参考文本中各个字符的编 码表示进行加权， 分别得到最新选择的候选 症状文本中每一字符的加权表示； 基于最新选择的候选症状文本中每一字符的加权表示， 得到所述第二症状表示。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第 二症状表示和所述症状文 本集合中各预设症状文本的第三症状表示， 选择至少一个所述预设症状文本作为所述本轮 交互的候选症状文本， 包括： 基于所述第 二症状表示分别与各所述预设症状文本的第 三症状表示之间的相似度， 得 到各所述预设症状文本的推荐分值；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114822830 B 2基于各所述预设症状文本的推荐分值， 选择至少一个所述预设症状文本作为所述本轮 交互的候选症状文本 。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述问诊参考文本还包括基于所述咨询文 本与所述目标对象产生的交互文本， 且所述交互文本包含所述目标对象所患疾病的相关属 性； 所述获取问诊参 考文本， 包括： 基于所述咨询文本、 以症状为中心 的第一知识图谱和以疾病为中心 的第二知识图谱， 获取需向所述目标对象问询的目标属性； 获取所述目标对象响应于所述目标属性所回复的交互文本， 并基于所述咨询文本和所 述交互文本进行 预测， 得到所述系统文本； 基于所述咨询文本、 所述交 互文本和所述系统文本， 组合得到所述问诊参 考文本。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述咨询文本、 以症状为中心 的 第一知识图谱和以疾病为中心的第二知识图谱， 获取需向所述 目标对象问询的目标属 性， 包括： 基于所述咨询文本， 从所述第一知识图谱中获取若干候选属性； 基于所述第 二知识图谱， 选择至少一个所述候选属性作为目标属性； 其中， 所述第二知 识图谱包含若干种疾病及其属性信息， 且不同所述疾病关于所述目标属性的属性信息不 同。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述咨询文本和所述交互文本进 行预测， 得到所述系统文本， 包括： 基于所述咨询文本和所述交 互文本进行分类预测， 得到候选疾病文本； 基于所述候选疾病 文本在所述第 二知识图谱中进行查询， 得到与所述候选疾病文本相 关的候选科室文本； 基于所述 候选疾病文本、 所述 候选科室文本中至少一 者， 得到所述系统文本 。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述若干候选症状文本由症状推荐模型预 测得到， 所述症状推荐模型基于样本数据训练得到， 且所述样本数据包括样本 问诊参考文 本和样本推荐症状文本 。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特 征在于， 所述症状 推荐模型的训练步骤 包括： 基于所述症状推荐模型对所述样本问诊参考文本和样本目标症状文本进行预测， 确定 若干样本候选症状文本及其预测概率值； 其中， 所述样本目标症状文本包括已经选择 的样 本候选症状文本， 所述若干样本候选症状文本在所述症状文本集 合中选择 得到； 基于所述样本推荐症状文本和所述若干样本候选症状文本及其预测概率值进行损失 度量， 得到模型损失； 基于所述模型损失， 调整所述症状 推荐模型的网络参数。 10.一种问诊交 互装置， 其特 征在于， 包括： 问诊参考获取模块， 用于获取问诊参考文本； 其中， 所述问诊参考文本至少包括： 目标 对象输入的咨询文本和基于所述咨询文本预测到的系统文本， 且所述系统文本表征所述目 标对象所患疾病所属的功能系统； 候选症状确定模块， 用于基于所述问诊参考文本和目标症状文本， 在症状文本集合确 定本轮交互的若干候选症状文本； 其中， 所述目标症状文本包括： 所述目标对象在所述本轮权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114822830 B 3