【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能，特別涉及一種基于大模型的智能導診方法及系統。
技術介紹
1、隨著互聯網醫療的發展，患者可以在線上享受到掛號問診便利,然而目前還是存在著醫療資源分配不均、醫生工作負擔重等現象，且這些現象日益突出，同時患者對于醫療健康信息的獲取和理解也存在困難，尤其是在疾病癥狀的理解層面。
2、在就診的不同階段存在不同問題，其中，在診前階段，患者往往僅能了解到自身病癥的表現，無法判斷自身可能存在疾病或疾病產生的病因，因此更無法了解應當前往哪個類型科室進行就診，易導致錯掛科室，耽誤到治療的進度；在診中階段，患者缺乏有效的信息指導來選擇最適合自己的醫院和醫生，影響了診療的質量和滿意度；在診后階段，患者在獲取處方并用藥后，缺乏連續性的用藥效果跟蹤與評估服務，不利于及時調整治療方案，保障治療效果。
3、由此，目前需要有一種方案來解決上述問題中的至少一個。
技術實現思路
1、針對現有技術中的缺陷，本申請提出了一種基于大模型的智能導診方法及系統，為解決以上技術問題，本申請的技術方案是：
2、一種基于大模型的智能導診方法，包括：
3、接收終端發送的涉及就診的問詢信息；
4、通過所述問詢信息確定用戶所屬就診階段，所述就診階段包括：涉及診前的第一階段、涉及診中的第二階段及涉及診后的第三階段；
5、當用戶所屬就診階段處于第一階段時，經過多次問詢，獲取用戶癥狀信息與用戶病史信息；
6、調用預訓練的醫療診斷模型，結合所
7、匹配所述智能診斷疾病評估信息與不同類型的科室信息，向終端提出關于就診科室類型的建議。
8、在一個具體實施例中，確定用戶所屬就診階段的具體過程，包括：
9、調用語言分析模型，根據就診階段判斷任務提取所述問詢信息的關鍵詞，并對所述關鍵詞進行語義分析，完成就診階段的初步判斷；
10、將所述就診階段的初步判斷帶入預設的問詢模版中，生成關于就診階段的問詢語句；
11、通過發送一或多次所述問詢語句，驗證所述就診階段的初步判斷的準確性。
12、在一個具體實施例中，獲取用戶癥狀信息的具體過程，包括：
13、確定主要癥狀信息與伴隨癥狀信息；
14、所述伴隨癥狀信息的確定，基于確定的所述主要癥狀信息，通過詢問是否存在所述伴隨癥狀信息的方式和/或生成多個伴隨癥狀信息選項的方式實現；
15、分別獲取所述主要癥狀信息的癥狀程度信息與所述伴隨癥狀信息的癥狀程度信息；
16、所述癥狀程度信息包括：癥狀出現時間信息、癥狀持續時間信息及癥狀嚴重程度信息。
17、在一個具體實施例中，生成多個伴隨癥狀信息選項的具體過程，包括：
18、將已確定的所述主要癥狀信息輸入到預先訓練的疑似疾病關聯模型中，生成疑似疾病關聯表；
19、所述疑似疾病關聯表包括:一或多種主要癥狀，與所述主要癥狀相關聯的疾病類型，所述疾病類型對應的其他的主要癥狀、伴隨癥狀及癥狀程度；
20、基于所述疑似疾病關聯表，結合獲取的伴隨癥狀信息、癥狀程度信息，篩選得到涉及已經確定的所述用戶癥狀信息的第一疾病；
21、基于涉及所有所述第一疾病且未被確定的所述伴隨癥狀信息與所述癥狀程度信息，將各所述第一疾病按照與所述主要癥狀的關聯度強弱依次排列；將各所述第一疾病的所述伴隨癥狀信息按照與所述第一疾病的關聯度強弱依次排列，生成多個伴隨癥狀信息選項與所述癥狀程度信息選項。
22、在一個具體實施例中，初步的智能診斷疾病評估信息的具體生成過程，包括：
23、調用醫療診斷模型與生成的所述疑似疾病關聯表，結合所述用戶癥狀信息與所述用戶病史信息，生成疑似疾病關聯信息；
24、所述病史信息包括：既往病史、家族病史以及生活習慣中的任意一個或者多個；
25、所述疑似疾病關聯信息包括：第一關聯度信息、第二關聯度信息、第三關聯度信息三者中的任意一個或者多個；
26、所述第一關聯度信息涉及用戶病史信息的不同內容與所述用戶癥狀信息的不同癥狀之間的關聯度；
27、所述第二關聯度信息涉及用戶癥狀信息的不同癥狀與疑似疾病的關聯度；
28、所述第三關聯度信息涉及用戶病史信息的不同內容與疑似疾病的關聯度；
29、基于疑似疾病關聯信息生成生成初步的智能診斷疾病評估信息，所述智能診斷疾病評估信息包括疑似疾病、對應患有所述疑似疾病的可能性及建議。
30、在一個具體實施例中，匹配所述智能診斷疾病評估信息與不同類型的科室信息的具體過程，包括：
31、構建疾病-科室的映射關系表；
32、所述疾病-科室的映射關系表中設置有疾病節點與科室節點；
33、所述疾病節點設置有涉及各類用戶癥狀信息的標簽與涉及用戶病史信息的標簽，所述科室節點設置有涉及各類疾病的標簽與涉及各種癥狀信息的標簽；
34、將所述智能診斷疾病評估信息中的所有疑似疾病和/或所述用戶癥狀信息與所述用戶病史信息輸入到構建的疾病-科室的映射關系表中，獲得對應的科室信息。
35、在一個具體實施例中，當用戶所屬就診階段處于第二階段時，所述方法還包括：
36、獲取用戶需求信息與用戶地理信息；
37、基于所述用戶需求信息、所述用戶地理信息及所述就診科室類型建議，從醫院庫中匹配符合用戶要求的候選醫院，從候選醫院的醫生庫中匹配符合用戶要求的候選醫生；
38、按照匹配度高低依次向終端發送候選醫院信息及候選醫生信息；所述候選醫生信息包括就業背景、診療特長、患者評價。
39、在一個具體實施例中，當用戶所屬就診階段處于第三階段時，所述方法還包括：
40、獲取用藥信息和/或身體反饋信息；
41、將所述用藥信息和/或所述身體反饋信息與醫學知識進行匹配；
42、提出符合用戶身體狀態的智能個性化健康建議；
43、所述智能個性化健康建議包括用藥指南、藥物副作用提示、復診提醒、調整建議、效果評估服務中的至少一個或任意多個。
44、一種基于大模型的智能導診系統，用于執行第一部分任一項所述的一種基于大模型的智能導診方法，包括：
45、接收模塊，用于接收終端發送的涉及就診的問詢信息；
46、語言理解模塊，用以通過所述問詢信息確定用戶所屬就診階段，經過多次問詢，獲取用戶癥狀信息與用戶病史信息；
47、診斷疾病評估模塊，用以結合所述用戶癥狀信息與所述用戶病史信息，生成初步的智能診斷疾病評估信息；
48、導診模塊，用以匹配智能診斷疾病評估信息與不同類型的科室信息，向終端提出就診科室類型建議、就診醫院建議、就診醫生建議。
49、在一個具體實施例中，還包括用藥指導及關懷模塊，用以提出符合用本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，確定用戶所屬就診階段的具體過程，包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，獲取用戶癥狀信息的具體過程，包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，生成多個伴隨癥狀信息選項的具體過程，包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，初步的智能診斷疾病評估信息的具體生成過程，包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，匹配所述智能診斷疾病評估信息與不同類型的科室信息的具體過程，包括：
7.根據權利要求1所述的一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，當用戶所屬就診階段處于第二階段時，所述方法還包括：
8.根據權利要求1所述的一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，當用戶所屬就診階段處于第三階段時，所述方法還包括：
9.一種基于大模型的智能導診系統，其特征
10.根據權利要求9所述的基于大模型的智能導診系統，其特征在于，還包括用藥指導及關懷模塊，用以提出符合用戶身體狀態的智能個性化健康建議。
...【技術特征摘要】
1.一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，確定用戶所屬就診階段的具體過程，包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，獲取用戶癥狀信息的具體過程，包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，生成多個伴隨癥狀信息選項的具體過程，包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于大模型的智能導診方法，其特征在于，初步的智能診斷疾病評估信息的具體生成過程，包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于大模型的智能導診方法，其特征在...
【專利技術屬性】
技術研發人員：羅寧政，蘇博杰，孫喜琢，魏超杰，
申請(專利權)人：深圳市維康致遠科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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