(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210899307.4 (22)申请日 2022.07.28 (71)申请人 孙兆伟 地址 518000 广东省深圳市宝安区新 安街 道熙龙湾花园2期5A栋23 03 (72)发明人 孙兆伟　韩春艳　 (74)专利代理 机构 北京博识智 信专利代理事务 所(普通合伙) 16067 专利代理师 魏文密 (51)Int.Cl. G16H 10/60(2018.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 40/35(2020.01) G06F 40/47(2020.01) G06V 20/40(2022.01)G06V 40/18(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种应用于用户端生成电子病历的方法 (57)摘要 本发明公开了一种用于客户端生成电子病 历的方法， 基于AI智能问答引导机器人， 包括多 人对话音频记录模块、 音频辅助诊断模块、 视频 采集模块、 特征抽取模块、 结构化病例问答记录 模块、 图像辅助诊断模块、 中间病情分析模块、 自 然语言合成记录模块、 电子病例生成模块， 本发 明患者可 以直接使用用户端与服务端的AI进行 直接视频、 语音， 服务端基于相关医疗知识谱图， 利用视频数据及语音数据辅助诊断， 通过AI微服 务集群， 做到对患者病情分析判断， 避免患者等 待多时仍无法确定病情， 浪费时间， 并且本发明 可以生成电子病例， 在后续专家会诊时， 依据初 始病例， 可以对患者病情进行初步了解， 方便后 续检查的进行。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 115295107 A 2022.11.04 CN 115295107 A 1.一种用于客户端生成电子病历的方法， 基于AI智能问答引导机器人， 其特征在于， 包 括多人对话音频记录模块、 音频辅助诊断模块、 视频采集模块、 特征抽取模块、 结构化病例 问答记录模块、 图像辅助诊断模块、 中间病情分析模块、 自然语言合成记录模块、 电子病例 生成模块； 所述多人对话音频记录模块基于wav2vec算法的无监督学习卷积神经网络， 判断实时 多人对话的人物身份， 并生成实时多人对话文本数据， 并发送至特 征抽取模块； 所述音频辅助诊断模块基于具有相关医疗知识图谱的音频辅助诊断AI微服务集群， 对 患者音频中的有效内容进行症状分析判定， 并将判定内容发送至中间病情分析模块； 所述特征抽取模块基于Transformer  Big模型的深度学习卷积神经网络， 对多人对话 音频记录模块中记录的实时多人对话文本数据进行提取， 并通过基于Seq2Seq模型的深度 学习卷积神经网络进行俗 语至专业医疗用语的翻译， 并存 储于自然语言合成记录模块内； 所述结构化病例问答记录模块基于具有相关医疗知识图谱的AI结构化病例问答记录 微服务群， 对患者的预诊信息进行问答并记录； 所述图像辅助诊断模块基于具有相关医疗知识图谱的图像辅助诊断AI微服务集群， 对 视频采集模块采集的患者图像进行症状分析判定， 并将判定内容发送至中间病情分析模 块； 所述中间病情分析模块收集音频辅助诊断模块、 图像辅助诊断模块的判定结果， 并将 判定结构发送至专 家端进行专家会诊， 同时发送至自然语言合成记录模块进行记录； 所述电子病例生成模块根据自然语言合成记录模块中记录的内容进行电子病例的合 成。 2.根据权利要求1所述的一种用于客户端生成电子病历的方法， 其特征在于， 所述判断 实时多人对话的人物身份中的任务身份包括患者本人、 患者家属。 3.根据权利要求1所述的一种用于客户端生成电子病历的方法， 其特征在于， 所述对患 者音频中的有效内容进行症状分析判定包括根据患者喘气类型判断、 根据患者语调、 语气 状态进行判断、 根据患者咳嗽症状进行判断、 根据患者情绪进行判断。 4.根据权利要求1所述的一种用于客户端生成电子病历的方法， 其特征在于， 所述对视 频采集模块采集的患者图像进 行症状分析判定包括对患者眼睛眼白进 行识别分析、 对患者 脸色进行识别分析、 对患者舌苔状态进 行识别分析、 对患者嘴唇颜色进 行识别分析、 对患者 外伤状态进行识别分析。 5.根据权利要求1所述的一种用于客户端生成电子病历的方法， 其特征在于， 所述对患 者的预诊信息进行问答并记录包括患者健康卡基本信息、 患者现病史、 患者病情主诉、 患者 既往病史、 患者急诊情况判定 。 6.根据权利要求1所述的一种用于客户端生成电子病历的方法， 其特征在于， 还包括紧 急情况判断模块， 用于根据音频辅助诊断模块、 视频采集模块对患者状态的判断， 若为紧急 情况则启动急诊流 程。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115295107 A 2一种应用于用户端生成电子病历的方 法 技术领域 [0001]本发明涉及电子病例生成领域， 具体涉及一种应用于用户端生成电子病历的方 法。 背景技术 [0002]现在各大医院已基本实现了预约挂号、 自助机、 移动支付、 智 慧药房、 检验检查结 果推送等便民惠民功能， 大大减少了医院的排队人数； 但挂号时号源紧张、 挂错科室、 操作 复杂， 到院取号时出现过号、 挂错科室退号等情况， 问诊时由于 没有患者的检验、 检查数据， 需开具申请单拿到报告 再二次看诊， 而检验检查时间不确定， 部 分检查项目需要 预约排期， 患者需长时间等待或多次来院， 造成患者时间的浪费， 不利于病情的确定以及后续检查的 进行。 发明内容 [0003]为解决上述技术问题， 本发明提供的技术方案为： 一种用于客户端生成电子病历 的方法， 基于AI智能问答引导机器人， 包括多人对话音频记录模块、 音频辅助诊断模块、 视 频采集模块、 特征抽取模块、 结构化病例问答记录模块、 图像辅助诊断模块、 中间病情分析 模块、 自然语言合成记录模块、 电子病例生成模块； [0004]所述多人对话音频记录模块基于wav2vec算法的无监督学习卷积神 经网络， 判断 实时多人对话的人物身份， 并生成实时多人对话文本数据， 并发送至特 征抽取模块； [0005]所述音频辅助诊断模块基于具有相关医疗知识图谱的音频辅助诊断AI微服务集 群， 对患者音频中的有效内容进行症状分析判定， 并将判定内容发送至中间病情分析模块； [0006]所述特征抽取模块基于TransformerBig模型的深度学习卷积神经网络， 对多人对 话音频记录模块中记录的实时多人对话文本数据进行提取， 并通过基于Seq2Seq模型的深 度学习卷积神经网络进行俗语至专业医疗用语的翻译， 并存储于自然语言合成记录模块 内； [0007]所述结构化病例问答记录模块基于具有相关医疗知识图谱的AI结构化病例问答 记录微服务群， 对患者的预诊信息进行问答并记录； [0008]所述图像辅助诊断模块基于具有相关医疗知识图谱的图像辅助诊断AI微服务集 群， 对视频采集模块采集的患者图像进行症状分析判定， 并将判定内容发送至中间病情分 析模块； [0009]所述中间病情分析模块收集音频辅助诊断模块、 图像辅助诊断模块的判定结果， 并将判定结构发送至专 家端进行专家会诊， 同时发送至自然语言合成记录模块进行记录； [0010]所述电子病例生成模块根据自然语言合成记录模块中记录的内容进行电子病例 的合成。 [0011]优选地， 所述判断实时多人对话的人物身份中的任务身份包括患者本人、 患者家 属。说　明　书 1/3 页 3 CN 115295107 A 3