(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 202211180071.5 (22)申请日 2022.09.27 (71)申请人 无码科技 （杭州） 有限公司 地址 310000 浙江省杭州市萧 山区明星路 371号信息港小镇湾区孵化器F座1208 室 (72)发明人 余忠庆　郝赫　冯大辉　 (74)专利代理 机构 杭州裕阳联合专利代理有限 公司 33289 专利代理师 杨琪宇 (51)Int.Cl. G16H 40/20(2018.01) G06F 16/332(2019.01) G06F 40/242(2020.01) G06F 40/284(2020.01)G06F 40/289(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 40/211(2020.01) (54)发明名称 一种智能导诊方法及系统 (57)摘要 本申请公开了一种智能导诊 方法及系统， 涉 及医疗信息技术领域， 包括以下步骤： 对用户的 当前输入信息进行意图分类， 得到用户的当前意 图类别； 于当前意图类别为症状描述时， 对当前 输入信息进行症 状术语匹配， 得到用户的主诉症 状； 基于主诉症状确定第一候选科室集合， 并构 建以主诉症状和各个第一候选科室为节点的带 权有向图； 根据边权重计算每个第一候选科室的 得分以生成第一候选科室集合中科室分数分布 的第一基尼指数， 并根据所述基尼指数判断是否 进行追问， 若是则确定追问症状， 否则向用户推 荐最终的就诊科室。 本申请以自动化形式生成导 诊交互决策程度高， 节约了人工成本， 可泛化性 好， 同时在进行科室预测时也不需要大量的标注 数据， 可解释性高。 权利要求书2页 说明书12页 附图3页 CN 115274086 A 2022.11.01 CN 115274086 A 1.一种智能导诊方法， 其特 征在于， 应用于智能导诊系统， 包括以下步骤： 对用户的当前输入信息进行意图分类， 得到所述用户的当前意图类别； 于所述当前意图类别为症状描述时， 对所述当前输入信息进行症状术语匹配， 得到所 述用户的主诉症状； 基于所述主诉症状确定第 一候选科室集合， 并构建以所述主诉症状和各个第 一候选科 室为节点的带权有向图； 根据边权重计算每个第一候选科室的得分以生成第一候选科室集合中科室分数分布 的第一基尼指数， 并根据所述第一基尼指数判断是否进 行追问， 若 是则确定追问症状， 否则 向所述用户推荐最终的就诊科室。 2.根据权利要求1所述的一种智能导诊方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 在对话开 始时， 创建状态跟踪实例， 所述状态跟踪实例用于记录所述用户与系统的交互信息， 并将所 述交互信息保存到数据库中。 3.根据权利要求1所述的一种智能导诊方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 从预先定 义的各种 系统回复模板中选出与当前系统决策相匹配的回复模板， 并生成系统回复语句。 4.根据权利要求1所述的一种智能导诊方法， 其特征在于， 所述对所述当前输入信 息进 行症状术语匹配， 得到所述用户的主诉症状， 包括： 将症状词典作为分词工具的自定义词典， 根据所述症状词典对所述当前输入信 息进行 分词和词性识别； 根据词性提取所述当前输入信息中的关键词， 并用所述关键词与症状术语进行匹配， 若匹配成功， 则得到所述用户的主诉症状； 否则分别将所述当前输入信 息和症状术语转换成语义向量， 并计算所述语义向量间的 相似度以确定所述用户的主诉症状。 5.根据权利要求4所述的一种智能导诊方法， 其特征在于， 所述分别将所述当前输入信 息和症状术语转换成语义向量， 并计算所述语义向量间的相似度以确定所述用户的主诉症 状， 包括： 运用无监 督的SimCSE方法训练ber t模型， 得到句子向量 化表示模型； 将症状术语和所述当前输入信 息分别输入所述句子向量化表示模型中， 得到所述症状 术语和当前输入信息各自对应的语义向量； 计算所述症状术语的语义向量与当前输入信 息的语义向量之间的相似度， 根据计算结 果确定所述用户的主诉症状。 6.根据权利要求1所述的一种智能导诊方法， 其特征在于， 所述基于所述主诉症状确定 第一候选科室集合， 并构建以所述主诉症状和各个第一候选科室为节点的带权有向图， 包 括： 在预先构建的包含疾病、 症状和科室的实体向量集合中， 查找所述主诉症状对应的症 状向量， 并根据所述症状向量确定对应的科室向量以得到第一 候选科室集 合； 构建以所述主诉症状和第 一候选科室为节点的第 一实体关系图， 并计算主诉症状节点 与第一候选科室节点之间的向量相似度； 于所述向量相似度大于第 一设定阈值时， 连接对应的主诉症状节点与第 一候选科室节 点得到带权有向图， 权 重为对应节点之间的向量相似度。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115274086 A 27.根据权利要求6所述的一种智能导诊方法， 其特征在于， 构建所述包含疾病、 症状和 科室的实体向量 集合， 包括： 采集包含疾病、 症状与科室相关关系的语料集， 并根据所述语料集构建以疾病、 症状和 科室为节点及以疾病与症状、 疾病与科室为 边的第二实体关系图； 基于所述第二实体关系图， 利用metapath2vec算法训练图嵌入模型， 得到每个节点的 嵌入表示向量； 根据所述嵌入表示向量生成实体向量集合， 并利用向量索引工具分别构建疾病向量索 引、 症状向量索引和科室向量索引， 其中， 疾病向量是症状向量与科室向量之间的查询媒 介。 8.根据权利要求1所述的一种智能导诊方法， 其特征在于， 所述根据边权重计算每个第 一候选科室的得分以生成第一候选科室集合中科室分数分布的第一基尼指数， 并根据所述 第一基尼指数判断是否进行追问， 若是则确定追问症状， 否则向所述用户推荐最终的就诊 科室， 包括： 设置每个节点的个性化权重， 基于边权重和PageRank  算法对所述个性化权重进行迭 代计算， 得到每 个节点的得分； 对每个得分进行归一化得到归一化分数， 并根据 所述归一化分数计算第 一候选科室集 合中科室 分数分布的第一基尼指数； 若所述第一基尼指数大于第二设定阈值， 则进行追问， 否则将得分最高的第一候选科 室作为所述用户最终的推荐就诊科室。 9.根据权利要求1所述的一种智能导诊方法， 其特 征在于， 所述确定追问症状， 包括： 对所述主诉症状的语义向量进行加权求和， 得到查询向量； 将症状术语的语义向量与所述 查询向量进行匹配， 得到若干个相关症状； 根据所述若干个相关症状确定第 二候选科室集合， 并计算每个相关症状对应的所有候 选科室分数分布的第二基尼指数； 将每个相关症状对应的所有候选科室分数分布的第二基尼指数的均值作为其选择指 数， 并将所有相关症状中选择指数最小的症状作为系统的追问症状。 10.一种智能导诊系统， 其特 征在于， 包括： 意图识别模块， 用于对用户的当前输入信息进行意图分类， 得到所述用户的当前意图 类别； 状态跟踪模块， 用于在对话开始时， 创建状态跟踪实例， 所述状态跟踪实例用于记录所 述用户与系统的交 互信息， 并将所述交 互信息保存到数据库中； 导诊决策模块， 用于确定所述用户的主诉症状和第一候选科室集合， 并计算每个第一 候选科室的得分以生成所述第一候选科室集合中科室分数分布的基尼指数， 根据所述基尼 指数判断是否进行追问， 若是则确定追问症状， 否则向所述用户推荐最终的就诊科室； 回复生成模块， 用于从预先定义的各种系统回复模板 中选出与当前系统决策相匹配的 回复模板， 并生成系统回复语句。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115274086 A 3