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1.本發(fā)明涉及計算機技術領域，尤其是涉及一種基于互聯網醫(yī)院的智能預問診方法及系統(tǒng)。
背景技術：
2.現有的問診方式主要通過醫(yī)生的經驗對患者進行逐步詢問，以獲取必要的診斷信息；對于必要的問診問題，每一次問診過程中醫(yī)生都需要對每一個患者進行重復詢問，問診耗時長，問診效率較低。
技術實現要素：
3.本技術實施例提供了一種基于互聯網醫(yī)院的智能預問診方法及系統(tǒng)，可以對患者進行智能預問診并生成電子病歷，提高問診效率。
4.本技術實施例的第一方面，提供了一種基于互聯網醫(yī)院的智能預問診方法，包括以下步驟：
5.響應于問診請求，獲取輸入的主訴信息并轉換為多個詞向量；其中，所述主訴信息為用戶輸入的描述疾病情況的信息；
6.基于所述多個詞向量，利用預訓練的bi
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lstm
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crf模型獲取關鍵信息；其中，所述關鍵信息包括癥狀、疾病和藥名；
7.基于所述關鍵信息和所述多個詞向量，利用預訓練的gcnn模型獲取疾病信息；
8.基于所述疾病信息觸發(fā)第一問診模式，在所述第一問診模式下，基于所述疾病信息配置生成若干個第一問診問題，采集用戶答復所述若干個第一問診問題的第一反饋信息；
9.根據所述若干個第一問診問題和所述第一反饋信息，生成電子病歷。
10.本技術實施例的第二方面，提供了一種基于互聯網醫(yī)院的智能預問診系統(tǒng)，包括：
11.詞向量獲取模塊，用于響應于問診請求，獲取輸入的主訴信息并轉換為多個詞向量；其中，所述主訴信息為用戶輸入的描述疾病情況的信息；
12.關鍵信息獲取模塊，用于基于所述多個詞向量，利用預訓練的bi
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lstm
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crf模型獲取關鍵信息；其中，所述關鍵信息包括癥狀、疾病和藥名；
13.疾病信息獲取模塊，用于基于所述關鍵信息和所述多個詞向量，利用預訓練的gcnn模型獲取疾病信息；
14.問診模塊，用于基于所述疾病信息觸發(fā)第一問診模式，在所述第一問診模式下，基于所述疾病信息配置生成若干個第一問診問題，采集用戶答復所述若干個第一問診問題的第一反饋信息；
15.基于互聯網醫(yī)院的智能預問診模塊，用于根據所述若干個第一問診問題和所述第一反饋信息，生成電子病歷。
16.本技術實施例的第三方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，其上儲存有計算機
程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現如上述任意一項所述基于互聯網醫(yī)院的智能預問診方法的步驟。
17.本技術實施例的第四方面，提供了一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可被所述處理器執(zhí)行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現如上述任意一項所述基于互聯網醫(yī)院的智能預問診方法的步驟。
18.在本技術實施例中，通過將輸入的主訴信息并轉換為詞向量，并利用預訓練的bi
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crf模型和預訓練的gcnn模型獲取疾病信息，根據疾病信息觸發(fā)第一問診模式，在第一問診模式下，基于所述疾病信息配置生成若干個第一問診問題實現智能預問診，通過采集用戶對所述若干個第一問診問題的反饋信息，根據各問診問題及其對應的反饋信息自動生成電子病歷，便于醫(yī)生提前了解患者病情，簡化問診流程，提高問診效率。
19.為了更好地理解和實施，下面結合附圖詳細說明本發(fā)明。
附圖說明
20.圖1為本發(fā)明一個實施例中基于互聯網醫(yī)院的智能預問診方法的應用場景示意圖；
21.圖2為本發(fā)明一個實施例中基于互聯網醫(yī)院的智能預問診方法的流程圖；
22.圖3為本發(fā)明一個實施例中基于互聯網醫(yī)院的智能預問診系統(tǒng)的結構示意圖。
具體實施方式
23.為使本技術的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合附圖對本技術實施例方式作進一步地詳細描述。
24.應當明確，所描述的實施例僅僅是本技術實施例一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒炯夹g實施例中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它例子，都屬于本技術實施例保護的范圍。
25.在本技術實施例使用的術語是僅僅出于描述特定實施例的目的，而非旨在限制本技術實施例。在本技術實施例和所附權利要求書中所使用的單數形式的“一種”、“所述”和“該”也旨在包括多數形式，除非上下文清楚地表示其他含義。還應當理解，本文中使用的術語“和/或”是指并包含一個或多個相關聯的列出項目的任何或所有可能組合。
