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申请/专利权人：达州市中心医院(达州市人民医院)

摘要：本发明涉及智能辅助问诊的技术领域，提供了基于自然语言学习的关节类疾病辅助问诊方法及系统，筛选得到患者的关节类疾病历史诊断数据，对其进行分类，得到与患者的关节类疾病具有不同相关特征属性的若干历史诊断数据集合；对历史诊断数据集合进行自然语言学习，得到与关节类疾病历史状态匹配的若干问诊语句，并生成问诊知识图谱；分析患者的关节类疾病检查数据，确定患者会发生的关节类疾病症状信息，以此对问诊知识图谱下属相应的元数据和不同元数据之间的关系属性进行修正编辑；基于完成修正编辑的问诊知识图谱，确定对患者进行辅助问诊操作对应的初始问诊方案，对初始问诊方案进行问诊语句调整，为病情判断提供具有参考价值和可靠性的信息。

主权项：1.基于自然语言学习的关节类疾病辅助问诊方法，其特征在于，其包括如下步骤：步骤S1，对患者的历史病历数据进行筛选，得到所述患者的关节类疾病历史诊断数据；对所述关节类疾病历史诊断数据进行分类，得到与所述患者的关节类疾病具有不同相关特征属性的若干历史诊断数据集合，包括对关节类疾病词条库进行词条语义识别，得到所述关节类疾病词条库的关节类疾病诊断相关词条的语义信息；基于所述语义信息，生成关节类疾病相关关键词；再基于所述关节类疾病相关关键词，对患者的历史病历数据进行检索筛选，得到所述患者的关节类疾病历史诊断数据；对所述关节类疾病历史诊断数据下属所有子数据进行数据主题内容识别，得到每个子数据对应的若干数据主题内容信息；对所述子数据对应的所有数据主题内容信息进行关于病症维度和病理成因维度的相关度识别，得到与所述患者的关节类疾病具有不同相关特征属性的若干历史诊断数据集合；其中所述不同相关特征属性包括病症特征属性和病理成因特征属性；步骤S2，对所有历史诊断数据集合分别进行自然语言学习，得到与所述患者的关节类疾病历史状态匹配的若干问诊语句；基于所有问诊语句的语言逻辑关系，生成关于所有问诊语句的问诊知识图谱，包括对所述历史诊断数据集合分别进行自然语言学习，得到每个历史诊断数据集合包含的所有问诊关联数据文本；对所述问诊关联数据文本进行语句逻辑识别和语句构建，得到与所述患者的关节类疾病历史状态匹配的若干问诊语句，并对所有问诊语句进行语义识别，得到相应的语义信息；基于所有问诊语句的语义信息，确定所有问诊语句相互之间的语言逻辑关系；其中，所述语言逻辑关系包括所有问诊语句之间的发问顺序逻辑关系；再基于所述语言逻辑关系，生成关于所有问诊语句的问诊知识图谱；步骤S3，对所述患者的关节类疾病检查数据进行分析，确定所述患者会发生的关节类疾病症状信息；基于所述关节类疾病症状信息，对所述问诊知识图谱下属相应的元数据和不同元数据之间的关系属性进行修正编辑，包括对所述患者的关节类疾病检查影像数据进行识别，得到所述患者的关节部位的生理结构状态信息；对所述患者的关节类疾病检查非影像数据进行分析，得到所述患者的关节部位的生理运作状态信息；基于所述生理结构状态信息和所述生理运作状态信息，确定所述患者会发生的关节类疾病类型信息和关节类疾病病发部位信息，以此作为所述关节类疾病症状信息；基于所述关节类疾病类型信息和所述关节类疾病病发部位信息，标识对所述问诊知识图谱下属与疾病类型和病发部位相关的元数据及与其存在联系的其他元数据；再对标识的所述元数据与其存在联系的其他元数据进行数据文本内容和不同元数据之间的关系属性的修正编辑；步骤S4，基于完成修正编辑的问诊知识图谱，确定对所述患者进行辅助问诊操作对应的初始问诊方案；再基于所述患者在实际问诊过程中的应答数据，从所述问诊知识图谱标定相应的元数据，以此对所述初始问诊方案进行问诊语句调整，包括基于所述患者已经接收的来自医生的问诊数据，对完成修正编辑的问诊知识图谱进行元数据筛选，确定对所述患者进行辅助问诊操作对应的初始问诊方案；其中，所述初始问诊方案是由筛选的所有元数据按照其在所述问诊知识图谱上的分布路径构建形成；对所述患者在实际问诊过程中的应答数据进行语义识别，得到应答语义信息；基于所述应答语义信息，判断所述初始问诊方案后续对所述患者发起的问诊语句是否存在重复问诊的情况；若存在重复问诊的情况，则从所述问诊知识图谱重新选择与后续对所述患者发起的问诊语句不存在语义相同情况的元数据，并将重新选择的元数据对应的问诊语句替换至所述初始问诊方案，从而对所述初始问诊方案进行问诊语句调整。

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