(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 202211527126.5 (22)申请日 2022.12.01 (71)申请人 四川省医学 科学院·四川省人民医 院 地址 610072 四川省成 都市一环路西2段32 号 (72)发明人 辜晓惠　冯强　马丽　甘霖　刘琦　 (74)专利代理 机构 北京千壹知识产权代理事务 所(普通合伙) 11940 专利代理师 王玉玲 (51)Int.Cl. G16H 40/20(2018.01) G16H 40/67(2018.01) G16H 80/00(2018.01) G16H 50/20(2018.01)G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种分级 诊疗引导方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种分级诊疗引导方法及装 置， 涉及医疗数据处理技术领域。 该方法包括： 获 取客户端对 特定医院的挂号信息； 判断该挂号信 息是否满足预设条件， 是则触发分级诊疗引导步 骤， 包括： 向客户端发送与就诊相关的问题， 并获 取客户端针对问题的答复信息； 从答复信息中抽 取与病情相关的医学实体信息； 对医学实体信息 进行特征提取， 根据提取的特征判断患者是否适 合在特定医院挂号； 若判断出患者不适合在特定 医院挂号， 则向客户端发送分级诊疗引导建议。 本发明能够使患者充分的理解分级诊疗的意图， 有效的引导患者从已选定的大医院转去其它合 适级别的医院问诊。 权利要求书3页 说明书8页 附图3页 CN 115547474 A 2022.12.30 CN 115547474 A 1.一种分级 诊疗引导方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 获取客户端对特定医院的挂号信息， 所述挂号信息包括患者预填信息和患者病史信 息； 判断所述 挂号信息是否满足预设条件， 是则触发分级 诊疗引导 步骤， 包括： 向所述客户端发送与就诊相关的问题， 并获取所述客户端针对所述问题的答复信息； 从所述答复信息中抽取与病情相关的医学实体信息； 对所述医学实体信息进行特征提取， 根据提取的特征判断患者是否适合在所述特定医院挂号； 若判断出患者不适合在所述特定 医院挂号， 则向客户端发送分级 诊疗引导建议。 2.根据权利要求1所述的一种分级诊疗引导方法， 其特征在于， 所述分级诊疗引导步骤 进一步包括： 向所述客户端发送与就医病症相关的第 一问题， 并获取所述客户端针对所述第 一问题 的第一答复信息； 从所述第一答复信息中抽取与病症相关的第一医学实体信息； 对所述第 一医学实体信息进行特征提取， 根据提取的第一特征判断所述患者是否适合在所述特定医 院挂号； 若所述患者不适合在所述特定 医院挂号， 则向所述客户端发送与病症严重程度相关的 第二问题， 并获取所述客户端针对所述第二问题的第二答复信息； 从所述第二答复信息中 抽取与病症严重程度相关的第二医学实体信息； 对所述第二医学实体信息进行特征提取， 根据提取的第二特 征判断所述患者是否适 合在所述特定医院挂 号； 若所述患者不适合在所述特定 医院挂号， 则向所述客户端发送与病症复杂度相关的第 三问题， 并获取所述客户端针对所述第三问题的第三答复信息； 从所述第三答复信息中抽 取与病症复杂度相关的第三医学实体信息； 对所述第三医学实体信息进行特征提取， 根据 提取的第三特 征判断所述患者是否适 合在所述特定医院挂 号； 若根据所述第一特征、 第二特征和第三特征， 均判断出所述患者不适合在所述特定医 院挂号， 则向客户端发送分级 诊疗引导建议。 3.根据权利要求1所述的一种分级诊疗引导方法， 其特征在于， 所述提取的特征包括与 病种、 人群、 病症严重程度和病症复杂程度中的至少一种相关的特 征。 4.根据权利要求1所述的一种分级诊疗引导方法， 其特征在于， 所述根据提取的特征判 断所述患者是否适 合在所述特定医院挂 号的步骤 包括： 判断所述提取的特征是否满足预设的挂号入 院条件， 若不满足， 则通过机器学习模型 进一步判断所述患者是否适 合在所述特定医院挂 号。 5.根据权利要求 4所述的一种分级 诊疗引导方法， 其特 征在于， 还 包括： 将病症严重或病症复杂的症状疾病的表述或表述序列作为正样本， 所述表述序列 是多 个症状疾病表述的组合； 将病症轻微或病症简单的症状疾病的表述或表述序列 作为负样本； 基于所述 正样本和负 样本， 对机器学习模型进行训练， 得到最终的模型。 6.根据权利要求1所述的一种分级 诊疗引导方法， 其特 征在于， 还 包括： 识别能够触发和不能触发所述分级 诊疗引导 步骤的挂 号信息； 将能够触发所述分级诊疗引导步骤的挂号信 息作为正样本， 将不 能触发所述分级诊疗 引导步骤的挂 号信息作为负 样本；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115547474 A 2基于所述 正样本和负 样本， 用机器学习算法训练触发分类模型； 用训练好的触发分类模型计算客户端发送的特定医院的挂号信 息的得分， 超过得分阈 值则触发所述分级 诊疗引导 步骤。 7.一种分级 诊疗引导装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 被配置为获取客户端对特定医院的挂号信息， 所述挂号信息包括患者预填 信息和患者病史信息； 判断模块， 被配置为判断所述挂号信息是否满足预设条件， 是则触发分级诊疗引导模 块； 分级诊疗引导模块， 被配置为向所述客户端发送与就诊相关的问题， 并获取所述客户 端针对所述问题的答复信息； 从所述答复信息中抽取与病情相关的医学实体信息； 对所述 医学实体信息进行特征提取， 根据提取 的特征判断患者是否适合在所述特定医院挂号； 若 判断出患者 不适合在所述特定医院挂 号， 则向客户端发送分级 诊疗引导建议。 8.根据权利要求7所述的一种分级诊疗引导装置， 其特征在于， 所述分级诊疗引导模块 被进一步配置为： 向所述客户端发送与就医病症相关的第 一问题， 并获取所述客户端针对所述第 一问题 的第一答复信息； 从所述第一答复信息中抽取与病症相关的第一医学实体信息； 对所述第 一医学实体信息进行特征提取， 根据提取的第一特征判断所述患者是否适合在所述特定医 院挂号； 若所述患者不适合在所述特定 医院挂号， 则向所述客户端发送与病症严重程度相关的 第二问题， 并获取所述客户端针对所述第二问题的第二答复信息； 从所述第二答复信息中 抽取与病症严重程度相关的第二医学实体信息； 对所述第二医学实体信息进行特征提取， 根据提取的第二特 征判断所述患者是否适 合在所述特定医院挂 号； 若所述患者不适合在所述特定 医院挂号， 则向所述客户端发送与病症复杂度相关的第 三问题， 并获取所述客户端针对所述第三问题的第三答复信息； 从所述第三答复信息中抽 取与病症复杂度相关的第三医学实体信息； 对所述第三医学实体信息进行特征提取， 根据 提取的第三特 征判断所述患者是否适 合在所述特定医院挂 号； 若根据所述第一特征、 第二特征和第三特征， 均判断出所述患者不适合在所述特定医 院挂号， 则向客户端发送分级 诊疗引导建议。 9.根据权利要求7所述的一种分级诊疗引导装置， 其特征在于， 所述分级诊疗引导模块 被进一步配置为： 判断所述提取的特征是否满足预设的挂号入 院条件， 若不满足， 则通过机器学习模型 进一步判断所述患者是否适 合在所述特定医院挂 号； 所述分级诊疗引导装置还包括机器学习模型训练模块， 被配置为将病症严重或病症复 杂的症状疾病的表述或表述序列作为正样本， 所述表述序列是多个症状疾病表述的组合； 将病症轻微或病症简单的症状疾病的表述或表述序列作为负样本； 基于所述正样本和负样 本， 对机器学习模型进行训练， 得到最终的模型。 10.根据权利要求7所述的一种分级诊疗引导装置， 其特征在于， 所述判断模块被进一 步配置为： 识别能够触发和不能触发所述分级 诊疗引导 步骤的挂 号信息；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115547474 A 3