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1、(19)中華人民共和國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局 (12)發(fā)明專利申請(qǐng) (10)申請(qǐng)公布號(hào) (43)申請(qǐng)公布日 (21)申請(qǐng)?zhí)?2.1 (22)申請(qǐng)日 2020.07.17 (71)申請(qǐng)人 北京歐應(yīng)信息技術(shù)有限公司 地址 北京市朝陽(yáng)區(qū)光華路9號(hào)樓7 層702室 (72)發(fā)明人 劉崢嶸王巖張國(guó)強(qiáng)孟齊源 許可蘇軒 (74)專利代理機(jī)構(gòu) 北京瑞盛銘杰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理 事務(wù)所(普通合伙) 11617 代理人 黃淑娟 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 40/211(2020.01) G06F 40/295(2020.01) G06F 40/3。

2、0(2020.01) G06F 16/36(2019.01) G06N 5/04(2006.01) G16H 50/20(2018.01) (54)發(fā)明名稱 一種基于智能對(duì)話的自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng) (57)摘要 本發(fā)明公開了一種基于智能對(duì)話的自動(dòng)問(wèn) 診系統(tǒng)， 所述自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng)包括： 智能對(duì)話引擎、 知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)、 知識(shí)推理機(jī)和病例數(shù)據(jù)庫(kù)； 所 述智能對(duì)話引擎， 用于接收用戶輸入信息， 并通 過(guò)自然語(yǔ)言算法從所述輸入信息中提取問(wèn)診信 息； 所述知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)， 用于以圖數(shù)據(jù)庫(kù)的形 式存儲(chǔ)醫(yī)療知識(shí)圖譜； 所述知識(shí)推理機(jī)， 用于將 所述問(wèn)診信息與所述醫(yī)療知識(shí)圖譜中的醫(yī)療知 識(shí)相結(jié)合， 進(jìn)行相應(yīng)的知識(shí)關(guān)系推。

3、導(dǎo)， 輸出預(yù)問(wèn) 診結(jié)果； 病例數(shù)據(jù)庫(kù)， 用于存儲(chǔ)所述用戶的病例。 本發(fā)明提供的自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng)針對(duì)性強(qiáng)、 反應(yīng)速度 快、 準(zhǔn)確率和自動(dòng)化程度高。 權(quán)利要求書1頁(yè) 說(shuō)明書5頁(yè) 附圖2頁(yè) CN A 2020.11.24 CN A 1.一種基于智能對(duì)話的自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng)， 其特征在于， 所述自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng)包括： 智能對(duì)話 引擎、 知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)、 知識(shí)推理機(jī)和病例數(shù)據(jù)庫(kù)； 所述智能對(duì)話引擎， 用于接收用戶輸入信息， 并通過(guò)自然語(yǔ)言算法從所述輸入信息中 提取問(wèn)診信息； 所述知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)， 用于以圖數(shù)據(jù)庫(kù)的形式存儲(chǔ)醫(yī)療知識(shí)圖譜； 所述知識(shí)推理機(jī)， 用于將所述問(wèn)診信息與所述。

4、醫(yī)療知識(shí)圖譜中的醫(yī)療知識(shí)相結(jié)合， 進(jìn) 行相應(yīng)的知識(shí)關(guān)系推導(dǎo)， 輸出預(yù)問(wèn)診結(jié)果； 病例數(shù)據(jù)庫(kù)， 用于存儲(chǔ)所述用戶的病例。 2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng)， 其特征在于， 所述智能對(duì)話引擎包括： 多輪對(duì) 話模塊； 所述多輪對(duì)話模塊， 用于提供多輪對(duì)話服務(wù)。 3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng)， 其特征在于， 所述智能對(duì)話引擎還用于， 接收 所述預(yù)問(wèn)診結(jié)果， 并將所述預(yù)問(wèn)診結(jié)果反饋給用戶； 接收用戶查閱所述預(yù)問(wèn)診結(jié)果后的輸入信息。 4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng)， 其特征在于， 所述智能對(duì)話引擎通過(guò)ner命名 實(shí)體識(shí)別、 句法模板和/或word 語(yǔ)義理解算法從所述輸入。

5、信息中提取問(wèn)診信息。 5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng)， 其特征在于， 所述用戶輸入信息包括： 用戶輸入的文字、 圖片和/或視頻信息； 或 用戶通過(guò)可視化控件的交互操作確定的信息。 6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng)， 其特征在于， 所述醫(yī)療知識(shí)圖譜用實(shí)體和關(guān)系 的形式對(duì)醫(yī)療知識(shí)進(jìn)行表示。 7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng)， 其特征在于， 所述實(shí)體， 表示具體的概念； 所述關(guān)系， 表示兩個(gè)所述實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)。 8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng)， 其特征在于， 所述病例包括： 用戶的基本信息、 待診療部位、 癥狀、 前期治療狀況。 權(quán)利要求書 1/1 頁(yè) 2 CN 。

6、1 A 2 一種基于智能對(duì)話的自動(dòng)問(wèn)診系統(tǒng) 技術(shù)領(lǐng)域 0001 本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域， 具體地說(shuō)， 涉及一種基于智能對(duì)話的自動(dòng)問(wèn)診系 統(tǒng)。 背景技術(shù) 0002 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展， 自動(dòng)問(wèn)診技術(shù)的應(yīng)用得到了大力發(fā)展。 現(xiàn)有的自動(dòng)問(wèn) 診技術(shù)常見(jiàn)的實(shí)現(xiàn)方案為： 根據(jù)需要診斷的疾病，人工設(shè)置好問(wèn)題的決策樹； 然后根據(jù)問(wèn)題 的回答進(jìn)行預(yù)設(shè)規(guī)則的匹配智慧問(wèn)診系統(tǒng)， 從而給出診斷建議。 舉例說(shuō)明： 預(yù)設(shè)問(wèn)診時(shí)需要詢問(wèn)的問(wèn)題， 詢問(wèn)后得到每個(gè)問(wèn)題對(duì)應(yīng)的不同答案； 然后根據(jù)答案的不同， 設(shè)定不同的決策分支， 以此來(lái) 不斷推進(jìn)下一個(gè)問(wèn)題。 直到收集完所有的問(wèn)題， 給出最終的答案， 或者根據(jù)收集的問(wèn)題進(jìn)行 規(guī)則匹。

7、配， 得到最后的答案。 0003 在上述自動(dòng)問(wèn)診技術(shù)中， 大部分采用人工配置問(wèn)題決策樹的方式， 即事先設(shè)置好 大量的問(wèn)題分支， 然后根據(jù)回答的選項(xiàng)來(lái)進(jìn)行決策。 該方法最大的問(wèn)題在于不利于大量疾 病的擴(kuò)展。 當(dāng)需要在大量的疾病上應(yīng)用自動(dòng)問(wèn)診時(shí)， 需要大量人力進(jìn)行問(wèn)題決策樹的設(shè)計(jì)， 設(shè)計(jì)工作量大， 且過(guò)程中容易出現(xiàn)錯(cuò)誤。 目前大部分自動(dòng)問(wèn)診實(shí)現(xiàn)的推薦結(jié)果， 由于缺乏專 業(yè)性知識(shí)的聯(lián)動(dòng)， 無(wú)法用于醫(yī)生專業(yè)級(jí)別的診斷。 此外， 現(xiàn)有的產(chǎn)品只提供在線問(wèn)診建議， 但是缺少專業(yè)醫(yī)生的確診， 因此很難進(jìn)行有效的信息收集， 得到疾病與癥狀之間的各種數(shù) 據(jù)統(tǒng)計(jì)。 鑒于此， 無(wú)法給醫(yī)生提供長(zhǎng)期的、 更加細(xì)化的數(shù)字層。