基于深度学习的门诊患者预检分诊方法及系统

本发明涉及医疗分诊技术领域，具体涉及一种基于深度学习的门诊患者预检分诊方法及系统。该方法根据症状描述词与关键词之间的信息熵差异特征、症状描述词与情感极性词之间的共现特性以及症状描述词的语义表达特性，确定用于调节分诊路径推荐模型中注意力分布的温度参数；将表达文本输入到设定温度参数的分诊路径推荐模型中，获得候选分诊类别及对应的分诊路径；基于候选分诊类别，生成候选问题；推送候选问题至患者端，并接收患者对候选问题的新响应，获取新的表达文本；进行多轮迭代问答，将最后一轮迭代获得的最新表达文本输入分诊路径推荐模型，获得目标分诊类别及目标分诊路径，由此，提升患者分诊匹配的结果准确率。