问题查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质与流程

本发明涉及人工智能，具体而言，涉及一种问题查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着网络技术的发展，当下许多医院都采用了多种医疗管理工具，例如医疗信息系统、电子病历管理系统、医疗质量控制系统、远程医疗管理系统等。而当下的医疗管理工具存在如下特点：

2、（1）医疗数据封闭性：因为医院数据会涉及患者的个人信息和病情信息，出于保护病人隐私的需求，通常情况下医疗管理工具是封闭的，无法连接外部网络；

3、（2）医疗管理工具多样化：随着医院对运营管理的重视，医疗领域出现了大量的医院质量管理工具，例如绩效管理、运营管理、单病种管理、成本绩效分摊等工具，有助于医院管理者进行相关统计分析；

4、（3）医院管理指标多元化：由于医疗的复杂性，医院管理中存在成千上万个医疗管理指标，各指标应用场景不同，存在自身的阈值和区间范围；

5、所以，当下用户（指医院内部人员，例如医院管理者或者医务人员）在进行医疗数据的收集时，可能需要从众多的管理工具中选取合适的工具进行数据收集，有时可能还需要涉及到多个工具联合查询，这需要用户对各个管理工具的操作极为熟悉才能快速完成收集，若是操作不熟悉，这需要花费大量时间熟悉摸索各个管理工具的操作，极为耗费时间。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种问题查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以改善现有技术存在的问题。

2、本发明的实施例可以这样实现：

3、第一方面，本发明提供一种问题查询方法，包括：

4、获取待查询问题的问题文本：

5、基于所述问题文本，从历史问答库中查找是否存在所述待查询问题的问答结果；

6、若不存在，则基于所述问题文本确定所述待查询问题的查询方式，以基于所述查询方式调用医疗问答大模型获得所述待查询问题的问答结果，所述查询方式用于指示基于预先构建的医疗知识库获得所述问答结果或者从医疗工具系统中查询所述问答结果。

7、可选的，所述历史问答库存储有多个历史问题文本的历史问题向量和历史问答结果；

8、所述基于所述问题文本，从历史问答库中查找是否存在所述待查询问题的问答结果的步骤，包括：

9、基于所述问题文本，从多种预设的相似度计算方式选择目标相似度计算方式；

10、将所述问题文本转换为问题向量；

11、利用所述目标相似度计算方式，计算所述问题向量与每个所述历史问题向量之间的相似度；

12、若不存在所述相似度大于第一设定阈值的历史问题向量，则判定所述历史问答库中不存在所述待查询问题的问答结果；

13、若存在所述相似度大于所述第一设定阈值的至少一个历史问题向量，则将所述相似度最大的历史问题向量对应的历史问答结果作为所述待查询问题的问答结果。

14、可选的，所述多种预设的相似度计算方式包括jaccard相似度算法和欧式距离算法；

15、所述基于所述问题文本，从多种预设的相似度计算方式选择目标相似度计算方式的步骤，包括：

16、若所述问题文本中不包含日期和医疗编码字符串，则将所述jaccard相似度算法作为所述目标相似度计算方式；

17、若所述问题文本中包含日期和/或医疗编码字符串，则将所述欧式距离算法作为所述目标相似度计算方式。

18、可选的，所述基于所述问题文本确定所述待查询问题的查询方式，以基于所述查询方式调用医疗问答大模型获得所述待查询问题的问答结果的步骤，包括：

19、获得所述问题文本对应的问题向量；

20、将所述问题向量输入预先训练的分类模型，以确定所述查询方式；

21、若所述查询方式为知识库查询，则调用所述医疗问答大模型从所述医疗知识库查找所述待查询问题的问答结果；

22、若所述查询方式为工具查询，则调用所述医疗问答大模型对所述问题文本进行意图解析以得到标准化格式数据；

23、将所述标准化格式数据发送至数据查询工具，以使所述数据查询工具基于所述标准化格式数据生成查询语句来从医疗工具系统获得查询响应数据；

24、将所述数据查询工具返回的问答结果表格作为所述待查询问题的问答结果；所述问答结果表格是所述数据查询工具基于所述查询响应数据进行转换得到的。

25、可选的，所述调用所述医疗问答大模型对所述问题文本进行意图解析以得到标准化格式数据的步骤，包括：

26、调用所述医疗问答大模型对所述问题文本进行意图解析，以确定查询对象、查询时间以及指标数据；

27、若所述指标数据中存在指定量化指标，则将所述指标数据中的每个指定量化指标作为待查询指标；

28、若所述指标数据中存在抽象指标，则从指标映射库中确定所述抽象指标对应的多个量化指标，得到多个待查询指标；所述指标映射库包括多个预设抽象指标以及每个所述预设抽象指标所对应的多个量化指标；

29、基于所述查询对象、查询时间以及每个待查询指标，生成标准化格式数据。

30、可选的，所述医疗知识库包括多篇医疗文献各自对应的多个内容向量；

31、所述调用所述医疗问答大模型从所述医疗知识库查找所述待查询问题的问答结果的步骤，包括：

32、计算所述问题向量与所述医疗知识库内的每个内容向量的相似度，并将所述相似度超过第二设定阈值的所有内容向量均作为目标内容向量；

33、获取每个所述目标内容向量对应的目标医疗文献；

34、调用所述医疗问答大模型，以基于所有的目标医疗文献以及所述问题文本来生成所述待查询问题的问答结果。

35、可选的，所述医疗知识库的构造过程包括：

36、获取多篇医疗文献；

37、针对任一所述医疗文献，按照预设分割长度对所述医疗文献的每个段落进行分割，得到多个文本段；

38、针对长度低于所述预设分割长度的文本段，进行补齐处理；

39、将每个所述文本段均转换为内容向量，得到所述医疗文献对应的多个内容向量；

40、遍历每篇所述医疗文献，得到每篇所述医疗文献对应的多个内容向量，完成所述医疗知识库的构造。

41、第二方面，本发明提供一种问题查询装置，包括：

42、获取模块，用于获取待查询问题的问题文本：

43、查询模块，用于：

44、基于所述问题文本，从历史问答库中查找是否存在所述待查询问题的问答结果；

45、若不存在，则基于所述问题文本确定所述待查询问题的查询方式，以基于所述查询方式调用医疗问答大模型获得所述待查询问题的问答结果，所述查询方式用于指示基于预先构建的医疗知识库获得所述问答结果或者从医疗工具系统中查询所述问答结果。

46、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有软件程序，当所述电子设备运行时所述处理器执行所述软件程序以实现如前述第一方面所述的问题查询方法。

47、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述第一方面所述的问题查询方法。

48、与现有技术相比，本发明实施例提供了一种问题查询方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，通过首先获取待查询问题的问题文本，接着基于问题文本，从历史问答库中查找是否存在待查询问题的问答结果；若不存在，则基于问题文本确定待查询问题的查询方式，以基于查询方式调用医疗问答大模型获得待查询问题的问答结果，查询方式用于指示基于预先构建的医疗知识库获得问答结果或者从医疗工具系统中查询问答结果。如此，使得用户可以通过智能问答的方式来进行医疗数据的收集，而无需手动进行，快捷迅速。