本申请涉及医疗信息技术领域，具体涉及一种智能问诊系统和方法。

背景技术：

当前用户在互联网上获取各类医疗信息，例如疾病、症状等信息的时候智慧问诊系统，普遍采用的方法是在传统的搜索引擎中进行检索，搜索引擎根据用户输入的查询条件进行查询，并给出相关的查询结果。这种传统的信息检索方法对于医疗这个有着强烈长尾需求的领域难以保障检索结果的相关性，深入性。用户往往会得到很多相关度较低的反馈结果，这使得用户在使用传统方法检索医疗信息时必须付出大量的阅读理解和信息过滤的时间和精力成本。

现有的智能问诊解决方案的缺陷在于：问诊路径根据人工经验固定设定，对于不同情况的问诊无法智能生成动态的问诊路径，问诊路径中各问题的设置依赖于最初设置问题时的人工经验，无法得知其依据，导致问诊路径和结果无证可询，难以保障检索结果的准确性，此外，检索结果永远依赖于最初设置问题时的人工经验，当该人工经验过时、有了新的更好的理论依据时，无法根据更好的理论依据得到更好的问诊结果。

技术实现要素：

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种动态生成问诊路径、提供一种有证可循的问诊机制的智能问诊系统和方法。

第一方面，本发明提供一种智能问诊系统，所述系统包括结构化医疗知识存储单元、策略生成单元、检索单元和过滤单元。

其中，结构化医疗知识存储单元配置用于存储具有若干实体标签的结构化医疗知识信息。

策略生成单元配置用于对所述结构化医疗知识信息进行挖掘以生成过滤策略。

检索单元配置用于接收医疗咨询信息或反馈信息，检索具有与所述医疗咨询信息或所述反馈信息对应的实体标签的结构化医疗知识信息。

过滤单元配置用于根据所述过滤策略对检索结果进行过滤，根据预设规则对过滤结果进行判断以选择根据过滤结果生成并输出问题以提示用户输入反馈信息，或根据所述过滤结果生成并输出问诊结果信息。

第二方面，本发明提供一种智能问诊方法，所述方法包括：

对结构化医疗知识信息进行挖掘以生成过滤策略；

接收医疗咨询信息或反馈信息，检索具有与所述医疗咨询信息或所述反馈信息对应的实体标签的结构化医疗知识信息；

根据所述过滤策略对检索结果进行过滤；

根据预设规则对过滤结果进行判断以选择：

根据过滤结果生成并输出问题以提示用户输入反馈信息，返回所述接收医疗咨询信息或反馈信息；或，

根据所述过滤结果生成并输出问诊结果信息。

本发明诸多实施例提供的智能问诊系统和方法提供了一种可满足问诊用户长尾需求的问诊机制：对具有若干实体标签的结构化医疗知识信息进行挖掘以生成过滤策略，根据用户输入的咨询或反馈信息检索具有对应实体标签的结构化医疗知识信息，再根据生成的过滤策略对检索结果进行过滤，并判断继续提问还是输出结果；上述问诊机制对于每一次问诊动态生成问诊路径，并且问诊路径的生成和最终结果的生成均有证可循，从而保障问诊结果的准确性和深入性；

本发明一些实施例提供的智能问诊系统和方法进一步通过采用问答类型的医疗数据作为结构化医疗知识信息，进一步保障问诊结果的相关性；

本发明一些实施例提供的智能问诊系统和方法进一步通过爬取互联网中的医疗知识信息，并自动转换为具有若干实体标签的结构化医疗知识信息，实现了无需人工标注即可获取新的医疗相关的结构化文本，并在医疗业界产生新的更好的理论依据时可挖掘生成新的过滤规则，获得更好的问诊结果。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明一实施例中智能问诊系统的结构示意图。

图2为本发明一实施例中智能问诊方法的流程图。

图3为图2所示方法的一种优选实施方式中步骤S60的流程图。

图4为本发明一优选实施例中智能问诊系统的结构示意图。

图5为本发明一优选实施例中智能问诊方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1为本发明一实施例中智能问诊系统的结构示意图。

如图1所示，在本实施例中，本发明提供的智能问诊系统10包括结构化医疗知识存储单元11、策略生成单元13、检索单元15和过滤单元17。