本发明涉及医疗问诊技术领域，具体来说，涉及一种医疗问诊智能对话系统引擎。
背景技术：
门诊通常接诊病情表症较轻的病人，经过门诊医生一整套的诊断手段、辅助检查，给病人得出初步诊断，门诊医生能够对症治疗即给予病人进行治疗，如果门诊医生对病人病情有疑问或诊断为病情较重较急，则将病人收入住院病房，在医院作进一步检查或进行手术或相关的治疗等医疗措施。
但是当前医疗资源分布不均衡，很多患者得不到及时的有效的治疗，医生的工作繁重，每天大量的重复诊断工作，患者就诊时间长，体验差。
技术实现要素：
针对相关技术中的问题，本发明提出一种医疗问诊智能对话系统引擎，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：
本发明提供了一种医疗问诊智能对话系统引擎，它包括医疗问诊对话引擎，所述医疗问诊对话引擎根据提示描述症状，机器人就会给出分诊意见，具体算法如下：
假设通用就医训练数据为s={n，h，t，a，g，l}，s为某地区近十年的就医数据；
其中n：为疾病名称
h：症状列表[t1,t2,t3,....tn]
t：人群特征
a：年龄特征
g：性别特征
l：治疗方案
根据以上数据，得到疾病的等级m，m越高，代表疾病越常见，权重越大，对应的症状的权重也做相应调整;
假定x为当前已知症状的集合,y为具备x症状的疾病的集合,z为y疾病的所有的症状集合;
x={x1,x2,x3,....xn}
y={y1,y2,y3.....ym}
z={z1,z3,z3.....zt}
则下一个概率最大的症状公式为：
p=argmax(！(z∩x))
疾病的推理公式：
h=argmax(m*y)。
本发明的有益效果为：
本发明诊断准确率高，容错性强，语义理解能力准确，能有效地提高诊断效率，为医生提供专业性的临床参考。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明的实施例，提供了一种医疗问诊智能对话系统引擎。
它包括医疗问诊对话引擎，所述医疗问诊对话引擎根据提示描述症状，机器人就会给出分诊意见，具体算法如下：
假设通用就医训练数据为s={n，h，t，a，g，l}，s为某地区近十年的就医数据；
其中n：为疾病名称
h：症状列表[t1,t2,t3,....tn]
t：人群特征
a：年龄特征
g：性别特征
l：治疗方案
根据以上数据，得到疾病的等级m，m越高，代表疾病越常见，权重越大，对应的症状的权重也做相应调整。
假定x为当前已知症状的集合,y为具备x症状的疾病的集合,z为y疾病的所有的症状集合
x={x1,x2,x3,....xn}
y={y1,y2,y3.....ym}
z={z1,z3,z3.....zt}
则下一个概率最大的症状公式为：
p=argmax(！(z∩x))
疾病的推理公式：
h=argmax(m*y)。
每一种疾病的发病人群，疾病症状，病理表现都有一定的规律，本系统运用自然语言处理和大数据分析技术，对疾病的症状表现做了数据分析，通过深度学习技术，将症状与症状的关系，疾病的优先级等参数做了量化处理，当说出一个症状时，计算出概率最大的第二个症状，当确认n个症状时，可计算出第n+1个症状，通过多轮的交互，计算出最大概率的疾病名称。
医疗问诊对话引擎，目前，我们已经做到的是：10000种疾病治疗咨询、多轮对话分诊，只要根据提示描述症状，机器人就会给出分诊意见，帮助患者，目前数据有10000种疾病的多轮对话问诊、1000万条健康咨询、7000种常用药物咨询、47000家医院信息咨询。
医疗问诊对话引擎，可装载于机器人、可穿戴、带屏智能音箱、智能手机等，并与医疗医保等服务系统打通，可以达到便民的效果，可以随时询问，通过多伦智能问诊对话，初步诊断病症，并可建议就诊科室。
引擎便捷实现智能问答、自诊自查、医患互动；协助医护，便捷开展院后随访、院外康复，提升社区服务和居家健康。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。