本申請屬于(yu)數據處理，具體涉及一種基于(yu)語音反饋的臨床病史詢問方法、裝置及電子設(she)備。

背景技術：

1、隨訪是指醫(yi)院對(dui)曾在醫(yi)院就診的病(bing)人(ren)以通(tong)訊或其(qi)他的方式，進(jin)行定期了解患(huan)者病(bing)情變化和(he)(he)指導患(huan)者康復的一種(zhong)觀(guan)察(cha)方法。通(tong)過隨訪可以提高醫(yi)院醫(yi)前及(ji)醫(yi)后服務(wu)水平，同時方便醫(yi)生對(dui)病(bing)人(ren)進(jin)行跟蹤觀(guan)察(cha)，掌(zhang)握第一手資(zi)料以進(jin)行統計分析、積累經驗，同時也有利(li)于(yu)醫(yi)學科研(yan)工(gong)作的開(kai)展和(he)(he)醫(yi)務(wu)工(gong)作者業務(wu)水平的提高，從而更好地(di)為患(huan)者服務(wu)。

2、醫生或(huo)研(yan)究人(ren)員在收集(ji)(ji)病史時(shi)可能(neng)需要根據患者的(de)(de)回答(da)動態調整提(ti)問策略，以確保收集(ji)(ji)到(dao)所有相(xiang)關信(xin)息。準(zhun)確的(de)(de)隨訪(fang)信(xin)息對于確保患者治療(liao)效果和監(jian)測(ce)健康狀況至關重要。然而，現有的(de)(de)隨訪(fang)方法耗(hao)時(shi)且過分依賴于醫護人(ren)員的(de)(de)經(jing)驗和技(ji)巧。

技術實現思路

1、本申請的(de)目的(de)是提(ti)供一種基于(yu)語(yu)音(yin)反饋的(de)臨床病(bing)史詢問(wen)方法、裝置及電子設備以解(jie)決隨訪(fang)效率低的(de)問(wen)題(ti)。

2、根據(ju)本申請實施例的第一方面，提供了一種基于語音反饋的臨床(chuang)病史詢問方法，該方法可以包(bao)括：

3、采集患者(zhe)的音(yin)頻信息(xi)；

4、將音(yin)頻(pin)信(xin)息(xi)轉換成文本信(xin)息(xi)；

5、根據上下文(wen)對文(wen)本信(xin)息進行分析，得到(dao)關鍵信(xin)息和患者意(yi)圖；

6、根據關鍵信息和(he)患者意圖，生(sheng)成臨(lin)床病史詢問的問題。

7、在本申請(qing)的一些可選(xuan)實施例中(zhong)，將(jiang)音頻信息(xi)轉換成文(wen)本信息(xi)，包括：

8、去(qu)除音(yin)頻信息(xi)中的冗余信息(xi)并(bing)提取聲音(yin)特征，得到預(yu)處理音(yin)頻；

9、對預處理音頻進行(xing)文(wen)本轉換(huan)，得(de)到文(wen)本信息。

10、在本申請(qing)的一些可選實施例中，去除音(yin)頻(pin)信(xin)息中的冗余(yu)信(xin)息并提(ti)取(qu)聲(sheng)音(yin)特征，得(de)到預處理音(yin)頻(pin)，包括：

11、獲取音頻(pin)信息的梅(mei)爾頻(pin)率倒譜(pu)系數；

12、根(gen)據梅(mei)爾頻率(lv)倒譜系數計算(suan)患者的聲音特征。

13、在本申請的一(yi)些可選實(shi)施例中(zhong)，對預(yu)處理音(yin)頻進行文本轉(zhuan)換(huan)，得(de)到文本信息，包括(kuo)：

14、利(li)用訓練好的語(yu)音識(shi)別模型(xing)識(shi)別預處理音頻，得到文本信息(xi)。

15、在本(ben)申請的一些可選(xuan)實(shi)施例中，根(gen)據(ju)上(shang)下文(wen)對(dui)文(wen)本(ben)信息進行分析(xi)，得(de)到(dao)關鍵信息和患者意圖，包括：

16、利用訓練好(hao)的第一深度學(xue)習(xi)模(mo)型識(shi)別文本信(xin)息(xi)中的關鍵信(xin)息(xi)；

17、利用訓練好的第二深度(du)學習(xi)模(mo)型(xing)識別文本(ben)信(xin)息中(zhong)的患者意圖。

18、在本申(shen)請(qing)的(de)一些可選(xuan)實施例(li)中(zhong)，訓練好的(de)第一深度學習模型是通過下述(shu)訓練的(de)到：

19、收(shou)集醫療相關的文本(ben)數據；

20、標注出文本數(shu)據中的癥狀和藥物，形成第一訓練集(ji)；

21、利(li)用第(di)一(yi)訓練(lian)(lian)集訓練(lian)(lian)第(di)一(yi)深度學習(xi)模型，得到訓練(lian)(lian)好的第(di)一(yi)深度學習(xi)模型。

22、在本申請(qing)的一些可選(xuan)實施(shi)例中，訓(xun)練好的第二深度學(xue)習模(mo)型是通過下(xia)述訓(xun)練的到：

23、收集(ji)隨訪對話的(de)文字樣本；

24、標注出文字樣本(ben)的意圖(tu)類別，得(de)到第二訓練(lian)集；

25、利用第二(er)訓(xun)練(lian)集訓(xun)練(lian)第二(er)深度(du)學(xue)習(xi)模型(xing)，得到訓(xun)練(lian)好(hao)的第二(er)深度(du)學(xue)習(xi)模型(xing)。

26、根(gen)據本(ben)申請(qing)實(shi)施例的第二(er)方面，提供一種基于語音反(fan)饋的臨床病史(shi)詢問裝(zhuang)置，該裝(zhuang)置可以包(bao)括：

27、音(yin)(yin)頻(pin)采集(ji)模(mo)塊，用于采集(ji)患(huan)者的音(yin)(yin)頻(pin)信息；

28、文(wen)字轉換模塊(kuai)，用于將音頻(pin)信(xin)息轉換成文(wen)本(ben)信(xin)息；

29、分析模(mo)塊，用于根據上下文(wen)對文(wen)本信息進行分析，得到關(guan)鍵信息和(he)患者意圖；

30、問題生成模塊，用于根據關(guan)鍵信息和患者意圖(tu)，生成臨床病史詢問的問題。

31、根據本申請(qing)實(shi)施(shi)例(li)的第(di)三方面，提供(gong)一種電子設備，該電子設備可以包(bao)括(kuo)：

32、處理器；

33、用于存儲處理器可執行指令的存儲器；

34、其中，處理器被配置為執行指令，以實(shi)現如第一方面的(de)任(ren)一項實(shi)施例中所示(shi)的(de)基于語音反(fan)饋的(de)臨(lin)床病(bing)史詢問方法。

35、根據本申請實(shi)施例的第(di)四(si)方面，提供一(yi)種存儲(chu)介質，當存儲(chu)介質中的指令由信(xin)息處理裝(zhuang)(zhuang)置或者服務(wu)器的處理器執行時(shi)，以使信(xin)息處理裝(zhuang)(zhuang)置或者服務(wu)器實(shi)現如第(di)一(yi)方面的任一(yi)項實(shi)施例中所示的基于語音(yin)反饋的臨床(chuang)病史詢問(wen)方法。

36、本申請的上述技(ji)術方案具(ju)有如下有益的技(ji)術效果：

37、本申(shen)請實(shi)施例方法通過將(jiang)音頻信(xin)息(xi)轉換成文(wen)本信(xin)息(xi)；并根據上下文(wen)對文(wen)本信(xin)息(xi)進(jin)行(xing)(xing)分析(xi)，得(de)到(dao)關鍵(jian)信(xin)息(xi)和(he)(he)(he)患者意(yi)圖(tu)；進(jin)而根據關鍵(jian)信(xin)息(xi)和(he)(he)(he)患者意(yi)圖(tu)，生(sheng)成臨床病史詢問的問題。該方法有效(xiao)(xiao)提高(gao)了隨訪過程的效(xiao)(xiao)率和(he)(he)(he)質量，確保患者的健康狀況得(de)到(dao)更(geng)準確和(he)(he)(he)全面的評(ping)估，同時(shi)使醫護人員能夠更(geng)有效(xiao)(xiao)地進(jin)行(xing)(xing)隨訪，改(gai)善患者的整體(ti)治療體(ti)驗。

技術特征：

1.一種基于(yu)(yu)語(yu)音反饋的(de)臨床病(bing)史詢問方(fang)法，其特(te)征在于(yu)(yu)，包括：

2.根據(ju)權利要(yao)求(qiu)1所述的(de)基于語音(yin)反饋(kui)的(de)臨床(chuang)病(bing)史詢問方(fang)法，其特(te)征在于，所述將(jiang)所述音(yin)頻(pin)信(xin)息轉換成文(wen)本信(xin)息，包括：

3.根據權利要求2所(suo)(suo)述的(de)基(ji)于語(yu)音(yin)反饋的(de)臨床病史詢問方法，其特征在于，所(suo)(suo)述去除所(suo)(suo)述音(yin)頻(pin)(pin)信息中(zhong)的(de)冗(rong)余信息并提取聲音(yin)特征，得到(dao)預(yu)處理(li)音(yin)頻(pin)(pin)，包(bao)括：

4.根據權(quan)利(li)要求(qiu)2所(suo)述(shu)的基于(yu)語音(yin)(yin)反饋的臨床病(bing)史詢(xun)問方法，其特征在(zai)于(yu)，所(suo)述(shu)對所(suo)述(shu)預(yu)處(chu)理音(yin)(yin)頻(pin)進行文本轉換，得到文本信息，包括：

5.根據權利要求(qiu)1所(suo)(suo)述(shu)(shu)的基于語(yu)音反(fan)饋的臨床病史(shi)詢問方法，其特征在于，所(suo)(suo)述(shu)(shu)根據上下文(wen)對(dui)所(suo)(suo)述(shu)(shu)文(wen)本(ben)信(xin)息(xi)進行分(fen)析，得到關鍵信(xin)息(xi)和患者(zhe)意圖(tu)，包括：

6.根(gen)據(ju)權(quan)利要求5所(suo)述(shu)的(de)基于(yu)語音反(fan)饋(kui)的(de)臨床病史詢問方(fang)法，其特征在于(yu)，所(suo)述(shu)訓(xun)練好的(de)第(di)一深(shen)度學習模型是通過下述(shu)訓(xun)練的(de)到：

7.根據權利要求(qiu)5所(suo)述的(de)基于(yu)語(yu)音反饋的(de)臨(lin)床病(bing)史詢問方法，其特征在于(yu)，所(suo)述訓練(lian)好的(de)第二深度(du)學習模型(xing)是通過下述訓練(lian)的(de)到：

8.一種(zhong)基于(yu)語音反饋的臨床(chuang)病史詢問(wen)裝置，其特征在(zai)于(yu)，包(bao)括：

9.一(yi)種電子設(she)備，其特征在于，包括：處理器(qi)，存儲器(qi)及存儲在所(suo)(suo)述(shu)(shu)存儲器(qi)上并可在所(suo)(suo)述(shu)(shu)處理器(qi)上運行的(de)程序(xu)或指令，所(suo)(suo)述(shu)(shu)程序(xu)或指令被所(suo)(suo)述(shu)(shu)處理器(qi)執行時實現如權利要求(qiu)1-7任一(yi)項所(suo)(suo)述(shu)(shu)的(de)基(ji)于語(yu)音反饋的(de)臨(lin)床病史詢問方法的(de)步驟。

10.一(yi)種(zhong)可讀存(cun)儲(chu)介(jie)質，其特征在(zai)于，所述(shu)(shu)可讀存(cun)儲(chu)介(jie)質上存(cun)儲(chu)程(cheng)序或指令，所述(shu)(shu)程(cheng)序或指令被處理器執行時實現如權(quan)利(li)要求(qiu)1-7任一(yi)項所述(shu)(shu)的基于語音反饋(kui)的臨床病(bing)史(shi)詢問方(fang)法的步驟。

技術總結
本申請公開了一種基于語音反饋的臨床病史詢問方法、裝置及電子設備，屬于數據處理技術領域，其中，基于語音反饋的臨床病史詢問方法包括：采集患者的音頻信息；將音頻信息轉換成文本信息；根據上下文對文本信息進行分析，得到關鍵信息和患者意圖；根據關鍵信息和患者意圖，生成臨床病史詢問的問題。該方法有效提高了隨訪過程的效率和質量，確保患者的健康狀況得到更準確和全面的評估，同時使醫護人員能夠更有效地進行隨訪，改善患者的整體治療體驗。

技術研發人員：田永謙
受保護的技術使用者：上海艾莎醫學科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2024/9/19