本申请公开了一种基于人工智能的医疗问答服务方法、系统及设备，主要涉及医疗问答服务技术领域，用以解决现有智能医疗问答方案无法提供专业医学知识问答以及个人隐私信息容易泄露的问题。包括：通过语音交互终端，确定语音咨询数据对应的掩码用户信息和问答文本数据；将掩码用户信息发送至医疗服务中心系统；通过医疗服务中心系统，确定具体的问诊用户信息和问诊记录；生成问诊记录对应的无隐私问诊信息，将无隐私问诊信息发送至对应的数据分析服务器；通过数据分析服务器，获取无隐私问诊信息中存在的问诊关联信息，将问诊关联信息发送至医疗服务中心系统；通过医疗服务中心系统，确定答复数据；控制语音交互终端自动播报答复数据。
1.一种基于人工智能的医疗问答服务方法，其特征在于，所述方法包括：
通过语音交互终端，获取录入的问答用户信息以及问答用户信息对应的语音数据；其中，问答用户信息至少包括：用户姓名和用户身份证号；基于预设掩码规则，对问答用户信息进行掩码处理，以获得备用用户信息；将备用用户信息发送至医疗服务中心系统，以在医疗服务中心系统的掩码用户信息集合中校验是否为有效用户；在确定为有效用户时，医疗服务中心系统反馈删除指令；在获得删除指令后，确定备用用户信息为掩码用户信息，删除问答用户信息；通过预设声音检测装置，确定各个语音数据对应的字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围，以将掩码用户信息与字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围进行绑定；
通过语音交互终端，获取语音医疗咨询数据，进而确定语音咨询数据对应的掩码用户信息和问答文本数据；具体包括：通过语音交互终端，获取语音医疗咨询数据；解析语音医疗咨询数据对应的字间隔时间段、词组间隔时间段和音量实际范围，进而根据字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围，以确定语音医疗咨询数据对应的掩码用户信息；
根据词组间隔时间段，对语音医疗咨询数据进行切分，以获得若干片段语音数据，记录片段语音数据之间的连续关系，通过预设语音转文字算法，确定片段语音数据的具体词意信息；
检测具体词意信息的字符数量；在字符数量大于预设数量阈值时，确定具体词语信息是否为药物名称，在不为药物名称时，生成是否咨询具体药物的提示语音；在确定咨询具体药物时，激活预设摄像设备，采集药物图片进行药物图片识别，以获得具体药物名词，完成具体词意信息的矫正更新；根据具体词意信息和片段语音数据对应的连续关系，生成问答文本数据；
通过医疗服务中心系统，确定具体的问诊用户信息和问诊记录；具体包括：通过医疗服务中心系统，获取被预设掩码规则处理的掩码用户信息集合；将获得的掩码用户信息与掩码用户信息集合进行对比，以获得掩码用户信息在掩码用户信息集合中对应的问诊用户信息，进而调取获得对应的问诊记录；
生成问诊记录对应的无隐私问诊信息，将无隐私问诊信息发送至对应的数据分析服务器；具体包括：生成与问诊记录对应的随机码；其中，女性随机码限制为偶数；男性随机码限定为奇数；从问诊记录中抽取现病史记录数据和过往病史记录数据，作为基础问诊信息；基于随机码的奇偶性从问诊记录中抽取奇偶性对应的预设检测信息；生成包含随机码、基础问诊信息和预设检测信息的无隐私问诊信息；获取各个数据分析服务器的运行状态，以确定运行状态为闲置状态的数据分析服务器为待选服务器；向各个待选服务器发送灵敏度测试代码，确定首次反馈灵敏度测试代码运行结果的待选服务器为对应的数据分析服务器；
确定在预设检测时间段内没有上传运行结果的待选服务器为卡顿服务器，生成维护任务至预设维护终端；
通过数据分析服务器，获取无隐私问诊信息中存在的问诊关联信息，将问诊关联信息发送至医疗服务中心系统；其中，问诊关联信息至少包括：问诊关联病症名称、问诊关联药物和问诊关联症状；
通过医疗服务中心系统，确定问诊关联信息与问答文本数据之间的关联性；在存在关联性时，确定当前的答复数据为问诊关联信息；在不存在关联性时，获取问答文本数据对应的预设标准关联信息，以确定当前的答复数据为标准关联信息；具体包括：根据关键词提取算法，获得问答文本数据对应的问答病症名称、问答症状数据或医药查询信息；确定问答病症名称对应的病症标准名称、问答症状对应的症状标准描述或医药查询信息对应的药物标准名称；确定病症标准名称、症状标准描述或药物标准名称是否存在于问诊关联信息中，在存在于问诊关联信息中时，确定存在关联性，确定当前的答复数据为问诊关联信息；在不存在于问诊关系信息中时，确定不存在关联性；从医疗服务中心系统中调取问答文本数据对应的标准关联信息，以确定当前的答复数据为标准关联信息；
2.一种基于人工智能的医疗问答服务系统，其特征在于，所述系统包括：
绑定模块，用于通过语音交互终端，获取录入的问答用户信息以及问答用户信息对应的语音数据；其中，问答用户信息至少包括：用户姓名和用户身份证号；基于预设掩码规则，对问答用户信息进行掩码处理，以获得备用用户信息；将备用用户信息发送至医疗服务中心模块，以在医疗服务中心模块的掩码用户信息集合中校验是否为有效用户；在确定为有效用户时，医疗服务中心模块反馈删除指令；在获得删除指令后，确定备用用户信息为掩码用户信息，删除问答用户信息；通过预设声音检测装置，确定各个语音数据对应的字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围，以将掩码用户信息与字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围进行绑定；
语音交互模块，用于获取语音医疗咨询数据，进而确定语音咨询数据对应的掩码用户信息和问答文本数据；具体包括：通过语音交互终端，获取语音医疗咨询数据；解析语音医疗咨询数据对应的字间隔时间段、词组间隔时间段和音量实际范围，进而根据字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围，以确定语音医疗咨询数据对应的掩码用户信息；
根据词组间隔时间段，对语音医疗咨询数据进行切分，以获得若干片段语音数据，记录片段语音数据之间的连续关系，通过预设语音转文字算法，确定片段语音数据的具体词意信息；
检测具体词意信息的字符数量；在字符数量大于预设数量阈值时，确定具体词语信息是否为药物名称，在不为药物名称时，生成是否咨询具体药物的提示语音；在确定咨询具体药物时，激活预设摄像设备，采集药物图片进行药物图片识别，以获得具体药物名词，完成具体词意信息的矫正更新；根据具体词意信息和片段语音数据对应的连续关系，生成问答文本数据；将掩码用户信息发送至医疗服务中心模块；
医疗服务中心模块，用于确定具体的问诊用户信息和问诊记录；具体包括：通过医疗服务中心系统，获取被预设掩码规则处理的掩码用户信息集合；将获得的掩码用户信息与掩码用户信息集合进行对比，以获得掩码用户信息在掩码用户信息集合中对应的问诊用户信息，进而调取获得对应的问诊记录；生成问诊记录对应的无隐私问诊信息，将无隐私问诊信息发送至对应的数据分析模块；具体包括：生成与问诊记录对应的随机码；其中，女性随机码限制为偶数；男性随机码限定为奇数；从问诊记录中抽取现病史记录数据和过往病史记录数据，作为基础问诊信息；基于随机码的奇偶性从问诊记录中抽取奇偶性对应的预设检测信息；生成包含随机码、基础问诊信息和预设检测信息的无隐私问诊信息；获取各个数据分析服务器的运行状态，以确定运行状态为闲置状态的数据分析服务器为待选服务器；向各个待选服务器发送灵敏度测试代码，确定首次反馈灵敏度测试代码运行结果的待选服务器为对应的数据分析服务器；确定在预设检测时间段内没有上传运行结果的待选服务器为卡顿服务器，生成维护任务至预设维护终端；
数据分析模块，用于获取无隐私问诊信息中存在的问诊关联信息，将问诊关联信息发送至医疗服务中心模块；其中，问诊关联信息至少包括：问诊关联病症名称、问诊关联药物和问诊关联症状；
医疗服务中心模块，还用于确定问诊关联信息与问答文本数据之间的关联性；在存在关联性时，确定当前的答复数据为问诊关联信息；在不存在关联性时，获取问答文本数据对应的预设标准关联信息，以确定当前的答复数据为标准关联信息；具体包括：根据关键词提取算法，获得问答文本数据对应的问答病症名称、问答症状数据或医药查询信息；确定问答病症名称对应的病症标准名称、问答症状对应的症状标准描述或医药查询信息对应的药物标准名称；确定病症标准名称、症状标准描述或药物标准名称是否存在于问诊关联信息中，在存在于问诊关联信息中时，确定存在关联性，确定当前的答复数据为问诊关联信息；在不存在于问诊关系信息中时，确定不存在关联性；从医疗服务中心系统中调取问答文本数据对应的标准关联信息，以确定当前的答复数据为标准关联信息；控制语音交互模块自动播报答复数据。
3.一种基于人工智能的医疗问答服务设备，其特征在于，所述设备包括：
以及存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得所述处理器执行如权利要求1所述的一种基于人工智能的医疗问答服务方法。
一种基于人工智能的医疗问答服务方法、系统及设备
技术领域
[0001] 本申请涉及医疗问答服务技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的医疗问答服务方法、系统及设备。
背景技术
[0002] 随着，人口老龄化的加剧，家庭医用咨询陪护已经成长为一个巨大的应用市场，能够提供医用咨询陪护等服务功能的智能陪伴机器设备越来越被群众所需要。
[0003] 现阶段，日常智能问答机器设备一般为一种基于自然语言理解的语义检索、多渠道知识服务、大规模知识库构建的平台，技术方案主要为：获取模型用于获取用户提出的问题；问答模型用于找到和用户最匹配的问题，进而给出对应的答案，问答模型采用将单词转换成向量和词移距离两种形式；输出模型用于接受问答模型给出的对应答案后进行输出。或者直接通过百度等搜索引擎爬取医疗问答信息。
[0004] 也就是说，现有的日常智能问答机器设备，仅可协助回答简单非医学专业性的知识问答，无法凸显在医疗专业领域智能问答对于智能导诊，辅助决策，养护陪伴等的行业优势，无法以专业医学知识问答的内容，协助用户完成自主问诊，实现足不出户即可查询相关医药、症状的各类能力。另外，医疗问诊信息为个人隐私，如何在问诊过程中避免医疗问诊信息的泄露也是需要解决的技术问题。
发明内容
[0005] 针对现有技术的上述不足，本申请提供一种基于人工智能的医疗问答服务方法、系统及设备，以解决现有智能医疗问答方案无法提供专业医学知识问答以及个人隐私信息容易泄露的技术问题。
[0006] 第一方面，本申请提供了一种基于人工智能的医疗问答服务方法，方法包括：通过语音交互终端，获取语音医疗咨询数据，进而确定语音咨询数据对应的掩码用户信息和问答文本数据；将掩码用户信息发送至医疗服务中心系统；通过医疗服务中心系统，确定具体的问诊用户信息和问诊记录；生成问诊记录对应的无隐私问诊信息，将无隐私问诊信息发送至对应的数据分析服务器；通过数据分析服务器，获取无隐私问诊信息中存在的问诊关联信息，将问诊关联信息发送至医疗服务中心系统；其中，问诊关联信息至少包括：问诊关联病症名称、问诊关联药物和问诊关联症状；通过医疗服务中心系统，确定问诊关联信息与问答文本数据之间的关联性；在存在关联性时，确定当前的答复数据为问诊关联信息；在不存在关联性时，获取问答文本数据对应的预设标准关联信息，以确定当前的答复数据为标准关联信息；控制语音交互终端自动播报答复数据。
[0007] 进一步地，在通过语音交互终端，获取语音医疗咨询数据，进而确定语音咨询数据对应的掩码用户信息和问答文本数据之前，方法包括：通过语音交互终端，获取录入的问答用户信息以及问答用户信息对应的语音数据；其中，问答用户信息至少包括：用户姓名和用户身份证号；基于预设掩码规则，对问答用户信息进行掩码处理，以获得备用用户信息；将备用用户信息发送至医疗服务中心系统，以在医疗服务中心系统的掩码用户信息集合中校验是否为有效用户；在确定为有效用户时，医疗服务中心系统反馈删除指令；在获得删除指令后，确定备用用户信息为掩码用户信息，删除问答用户信息；通过预设声音检测装置，确定各个语音数据对应的字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围，以将掩码用户信息与字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围进行绑定。
[0008] 进一步地，通过语音交互终端，获取语音医疗咨询数据，进而确定语音咨询数据对应的掩码用户信息和问答文本数据，具体包括：通过语音交互终端，获取语音医疗咨询数据；解析语音医疗咨询数据对应的字间隔时间段、词组间隔时间段和音量实际范围，进而根据字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围，以确定语音医疗咨询数据对应的掩码用户信息；根据词组间隔时间段，对语音医疗咨询数据进行切分，以获得若干片段语音数据，记录片段语音数据之间的连续关系，通过预设语音转文字算法，确定片段语音数据的具体词意信息；检测具体词意信息的字符数量；在字符数量大于预设数量阈值时，确定具体词语信息是否为药物名称，在不为药物名称时，生成是否咨询具体药物的提示语音；在确定咨询具体药物时，激活预设摄像设备，采集药物图片进行药物图片识别，以获得具体药物名词，完成具体词意信息的矫正更新；根据具体词意信息和片段语音数据对应的连续关系，生成问答文本数据。
[0009] 进一步地，通过医疗服务中心系统，确定具体的问诊用户和问诊记录，具体包括：通过医疗服务中心系统，获取被预设掩码规则处理的掩码用户信息集合；将获得的掩码用户信息与掩码用户信息集合进行对比，以获得掩码用户信息在掩码用户信息集合中对应的问诊用户信息，进而调取获得对应的问诊记录。
[0010] 进一步地，生成问诊记录对应的无隐私问诊信息，将无隐私问诊信息发送至对应的数据分析服务器，具体包括：生成与问诊记录对应的随机码；其中，女性随机码限制为偶数；男性随机码限定为奇数；从问诊记录中抽取现病史记录数据和过往病史记录数据，作为基础问诊信息；基于随机码的奇偶性从问诊记录中抽取奇偶性对应的预设检测信息；生成包含随机码、基础问诊信息和预设检测信息的无隐私问诊信息；获取各个数据分析服务器的运行状态，以确定运行状态为闲置状态的数据分析服务器为待选服务器；向各个待选服务器发送灵敏度测试代码，确定首次反馈灵敏度测试代码运行结果的待选服务器为对应的数据分析服务器；确定在预设检测时间段内没有上传运行结果的待选服务器为卡顿服务器，生成维护任务至预设维护终端。
[0011] 进一步地，通过数据分析服务器，获取无隐私问诊信息中存在的问诊关联信息，具体包括：通过数据分析服务器中的预设数据分析算法，从无隐私问诊信息中抽取实际症状；通过预设症状关联数据库，确定实际症状对应的关联症状；通过症状‑药物关联数据库，确定实际症状和管理症状对应的建议关联药物；其中，关联药物至少包括：建议服用药物和禁忌服用药物。
[0012] 进一步地，通过医疗服务中心系统，确定问诊关联信息与问答文本数据之间的关联性；在存在关联性时，确定当前的答复数据为问诊关联信息；在不存在关联性时，获取问答文本数据对应的预设标准关联信息，以确定当前的答复数据为标准关联信息，具体包括：根据关键词提取算法，获得问答文本数据对应的问答病症名称、问答症状数据或医药查询信息；确定问答病症名称对应的病症标准名称、问答症状对应的症状标准描述或医药查询信息对应的药物标准名称；确定病症标准名称、症状标准描述或药物标准名称是否存在于问诊关联信息中，在存在于问诊关联信息中时，确定存在关联性，确定当前的答复数据为问诊关联信息；在不存在于问诊关系信息中时，确定不存关联性；从医疗服务中心系统中调取问答文本数据对应的标准关联信息，以确定当前的答复数据为标准关联信息。
[0013] 第二方面，本申请提供了一种基于人工智能的医疗问答服务系统，系统包括：语音交互模块，用于获取语音医疗咨询数据，进而确定语音咨询数据对应的掩码用户信息和问答文本数据；将掩码用户信息发送至医疗服务中心模块；医疗服务中心模块，用于确定具体的问诊用户信息和问诊记录；生成问诊记录对应的无隐私问诊信息，将无隐私问诊信息发送至对应的数据分析模块；数据分析模块，用于获取无隐私问诊信息中存在的问诊关联信息，将问诊关联信息发送至医疗服务中心模块；其中，问诊关联信息至少包括：问诊关联病症名称、问诊关联药物和问诊关联症状；医疗服务中心模块，还用于确定问诊关联信息与问答文本数据之间的关联性；在存在关联性时，确定当前的答复数据为问诊关联信息；在不存在关联性时，获取问答文本数据对应的预设标准关联信息，以确定当前的答复数据为标准关联信息；控制语音交互模块自动播报答复数据。
[0014] 进一步地，系统还包括绑定模块，用于通过语音交互终端，获取录入的问答用户信息以及问答用户信息对应的语音数据；其中，问答用户信息至少包括：用户姓名和用户身份证号；基于预设掩码规则，对问答用户信息进行掩码处理，以获得备用用户信息；将备用用户信息发送至医疗服务中心模块，以在医疗服务中心模块的掩码用户信息集合中校验是否为有效用户；在确定为有效用户时，医疗服务中心模块反馈删除指令；在获得删除指令后，确定备用用户信息为掩码用户信息，删除问答用户信息；通过预设声音检测装置，确定各个语音数据对应的字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围，以将掩码用户信息与字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围进行绑定。
[0015] 第三方面，本申请提供了一种基于人工智能的医疗问答服务设备，设备包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被执行时，使得处理器执行如上述任一项的一种基于人工智能的医疗问答服务方法。
[0016] 本领域技术人员能够理解的是，本申请至少具有如下有益效果：
[0017] 本申请通过生成掩码用户信息和无隐私问诊信息的技术方案，实现了不涉及用户信息的进行医疗数据的传输；避免了在问诊过程中医疗问诊信息的泄露。不同于传统地从百度等搜索引擎上爬取过于夸张的医学知识问答的内容，以至于造成人心惶恐的情况。本申请立足于：老人病症多为陈年老疾，检索历史问诊记录更能提供专业医学知识问答的内容。因此，本申请与医疗服务中心系统对接，获取用户的问诊记录，通过对问诊记录进行扩展获得问诊关联信息，实现了陈年老疾衍生的咨询信息与问诊记录的对接；另外，在不涉及旧疾时，本申请可以根据老龄疾病预设标准关联信息，能够将问答文本数据与标准关联信息进行对接，相较于传统的搜索引擎检索，本申请实现了更为专业医学知识的问答。
附图说明
[0018] 下面参照附图来描述本公开的部分实施例，附图中：
[0019] 图1是本申请实施例提供的一种基于人工智能的医疗问答服务方法流程图。
[0020] 图2是本申请实施例提供的一种基于人工智能的医疗问答服务系统内部结构示意图。
[0021] 图3是本申请实施例提供的一种基于人工智能的医疗问答服务设备内部结构示意图。
具体实施方式
[0022] 本领域技术人员应当理解的是，下文所描述的实施例仅仅是本公开的优选实施例，并不表示本公开仅能通过该优选实施例实现，该优选实施例仅仅是用于解释本公开的技术原理，并非用于限制本公开的保护范围。基于本公开提供的优选实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所获得的其它所有实施例，仍应落入到本公开的保护范围之内。
[0023] 还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0024] 下面通过附图对本申请实施例提出的技术方案进行详细的说明。
[0025] 本申请实施例提供了一种基于人工智能的医疗问答服务方法，如图1所示，本申请实施例提供的方法，主要包括以下步骤：
[0026] 步骤110、 通过语音交互终端，获取语音医疗咨询数据，进而确定语音咨询数据对应的掩码用户信息和问答文本数据；将掩码用户信息发送至医疗服务中心系统。
[0027] 需要说明的是，本申请是立足医疗问诊信息研发，医疗问诊信息主要存储在医疗单位的服务器（医疗服务中心系统）中。即，医疗服务中心系统为布置在医疗单位内部的能够获取医疗单位内部的问诊用户信息和问诊记录、进行数据处理、进行数据传输的服务器。
[0028] 语音交互终端可以为任意可能的能够获取语音进行语音分析和数据传输的设备或装置。为了实现一个语音交互终端为家庭内的全部老年用户提供医疗咨询的目标，结合一个家庭内老人数量较少的情况，本申请公开了通过预先获取每个老人说话的字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围，进而对后续采集数据进行比对的方法，实现了使语音交互终端从绑定的若干用户中快速确定进行咨询的声音对应的用户信息。通过该方法无需使用复杂的语音识别算法进行身份识别，更快速更省事。
[0029] 其中，预先获取每个老人说话的字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围的具体过程可以为：通过语音交互终端，获取录入的问答用户信息以及问答用户信息对应的语音数据；其中，问答用户信息至少包括：用户姓名和用户身份证号；基于预设掩码规则，对问答用户信息进行掩码处理，以获得备用用户信息；将备用用户信息发送至医疗服务中心系统，以在医疗服务中心系统的掩码用户信息集合中校验是否为有效用户；在确定为有效用户时，医疗服务中心系统反馈删除指令；在获得删除指令后，确定备用用户信息为掩码用户信息，删除问答用户信息（从源头上删除了用户隐私数据，实现了真正的无法泄露隐私）；通过预设声音检测装置，确定各个语音数据对应的字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围，以将掩码用户信息与字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围进行绑定。
[0030] 需要说明的是，语音数据的可以为根据预设的一段文字采集的语音数据；其具体内容可由本领域技术人员根据实际情况确定。预设掩码规则可以为任意可行的能够掩藏个人隐私信息的规则。医疗服务中心系统中包含某某医院问诊用户数据（包括问诊用户信息和问诊记录）；掩码用户信息集合为医疗服务中心系统基于同样预设掩码规则处理的全部医院问诊用户信息。以此在不泄露个人隐私的情况下，实现了用户和医院内问诊用户数据的对接。根据语音数据获取字词时间间隔的方法可以为任意可行方法。
[0031] 关于本步骤中通过语音交互终端，获取语音医疗咨询数据，进而确定语音咨询数据对应的掩码用户信息和问答文本数据，具体可以为：
[0032] （1）、通过语音交互终端，获取语音医疗咨询数据；解析语音医疗咨询数据对应的字间隔时间段、词组间隔时间段和音量实际范围，进而根据字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围，以确定语音医疗咨询数据对应的掩码用户信息。
[0033] （2）、由于本申请存在词组间隔时间段的检测，所以这里在进行语音识别时，直接根据词组间隔时间段，对语音医疗咨询数据进行切分，以获得若干片段语音数据，记录片段语音数据之间的连续关系，通过预设语音转文字算法（例如，基于STM32的语音检测算法、Tensorflow等），确定片段语音数据的具体词意信息。由于本申请涉及药物咨询，药物往往涉及较为复杂的药物名词，因此，在字符数量大于预设数量阈值时，具体词意信息很可能为药物名词，在检索后发现不为药物名词时，可能存在老人自身无法准确说出药物名词的情况，因此，本申请在此生成是否咨询具体药物的提示语音。由于老年人在进行药物咨询时往往为将要吃空的药物，还存有药物包装，在确定咨询具体药物时，激活预设摄像设备，采集药物图片进行药物图片识别，以获得具体药物名词，完成具体词意信息的矫正更新；根据具体词意信息和片段语音数据对应的连续关系，生成问答文本数据。
[0034] 最后，本步骤将掩码用户信息发送至医疗服务中心系统的具体实现方式可以为任意可行方式，本申请在此不作限定。
[0035] 步骤120、 通过医疗服务中心系统，确定具体的问诊用户信息和问诊记录；生成问诊记录对应的无隐私问诊信息，将无隐私问诊信息发送至对应的数据分析服务器。
[0036] 本步骤中通过医疗服务中心系统，确定具体的问诊用户和问诊记录，具体可以为：通过医疗服务中心系统，获取被预设掩码规则处理的掩码用户信息集合；将获得的掩码用户信息与掩码用户信息集合进行对比，以获得掩码用户信息在掩码用户信息集合中对应的问诊用户信息，进而调取获得对应的问诊记录。
[0037] 本步骤中生成问诊记录对应的无隐私问诊信息，将无隐私问诊信息发送至对应的数据分析服务器，具体可以为：生成与问诊记录对应的随机码；其中，女性随机码限制为偶数；男性随机码限定为奇数；从问诊记录中抽取现病史记录数据和过往病史记录数据，作为基础问诊信息；基于随机码的奇偶性从问诊记录中抽取奇偶性对应的预设检测信息；生成包含随机码、基础问诊信息和预设检测信息的无隐私问诊信息；获取各个数据分析服务器的运行状态，以确定运行状态为闲置状态的数据分析服务器为待选服务器；向各个待选服务器发送灵敏度测试代码，确定首次反馈灵敏度测试代码运行结果的待选服务器为对应的数据分析服务器；确定在预设检测时间段内没有上传运行结果的待选服务器为卡顿服务器，生成维护任务至预设维护终端。
[0038] 需要说明的是，奇偶性对应的预设检测信息可由本领域技术人员根据实际情况确定。灵敏度测试代码为任意可行的运行时间在2～5秒内的数学计算小程序。
[0039] 步骤130、 通过数据分析服务器，获取无隐私问诊信息中存在的问诊关联信息，将问诊关联信息发送至医疗服务中心系统。
[0040] 作为示例地，本步骤可以具体为：通过数据分析服务器中的预设数据分析算法，从无隐私问诊信息中抽取实际症状；通过预设症状关联数据库，确定实际症状对应的关联症状；通过症状‑药物关联数据库，确定实际症状和管理症状对应的建议关联药物；其中，关联药物至少包括：建议服用药物和禁忌服用药物。
[0041] 步骤140、 通过医疗服务中心系统，确定问诊关联信息与问答文本数据之间的关联性；在存在关联性时，确定当前的答复数据为问诊关联信息；在不存在关联性时，获取问答文本数据对应的预设标准关联信息，以确定当前的答复数据为标准关联信息；控制语音交互终端自动播报答复数据。
[0042] 具体地，本步骤可以为：通过关键词提取算法，从问答文本数据，获得问答文本数据对应的问答病症名称、问答症状数据或医药查询信息；需要说明的是，不同于传统的关键词提取算法需要进行分词切词工作。本申请问答文本数据本身为基于连续关系拼接的若干具体词意信息，即，已经完成了分词，且不同于计算机分词，这里的分词在获取时就具有分词效果（人在语音医疗咨询数据录入过程自觉性分词）。仅需运行关键词提取算法中和权重有关的程序，即可完成获得问答文本数据对应的问答病症名称、问答症状数据或医药查询信息。确定问答病症名称对应的病症标准名称、问答症状对应的症状标准描述或医药查询信息对应的药物标准名称（可以通过模糊分类完成）。确定病症标准名称、症状标准描述或药物标准名称是否存在于问诊关联信息中，在存在于问诊关联信息中时，确定存在关联性，确定当前的答复数据为问诊关联信息；在不存在于问诊关系信息中时，确定不存在关联性；从医疗服务中心系统中调取问答文本数据对应的标准关联信息，以确定当前的答复数据为标准关联信息。需要说明的是，医疗服务中心系统存在病症标准名称、症状标准描述、药物标准名称三者与标准关联信息直接的对应关系。其中，标准关联信息由病症标准名称、症状标准描述、药物标准名称组成。具体标准关联信息的获取过程由本领域技术人员导入。
[0043] 除此之外，图2为本申请实施例提供的一种基于人工智能的医疗问答服务系统。如图2所示，本申请实施例提供的系统，主要包括：
[0044] 语音交互模块210，用于获取语音医疗咨询数据，进而确定语音咨询数据对应的掩码用户信息和问答文本数据；将掩码用户信息发送至医疗服务中心模块220。
[0045] 需要说明的是，语音交互模块210可以为放置在用户使用场所的终端设备。
[0046] 医疗服务中心模块220，用于确定具体的问诊用户信息和问诊记录；生成问诊记录对应的无隐私问诊信息，将无隐私问诊信息发送至对应的数据分析模块230。
[0047] 需要说明的是，医疗服务中心模块220为包含某某医院问诊用户数据（包括问诊用户信息和问诊记录）的系统、服务器等。
[0048] 另外，系统还包括绑定模块，
[0049] 用于通过语音交互终端，获取录入的问答用户信息以及问答用户信息对应的语音数据；其中，问答用户信息至少包括：用户姓名和用户身份证号；基于预设掩码规则，对问答用户信息进行掩码处理，以获得备用用户信息；将备用用户信息发送至医疗服务中心模块220，以在医疗服务中心模块220的掩码用户信息集合中校验是否为有效用户；在确定为有效用户时，医疗服务中心模块220反馈删除指令；在获得删除指令后，确定备用用户信息为掩码用户信息，删除问答用户信息；通过预设声音检测装置，确定各个语音数据对应的字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围，以将掩码用户信息与字间隔时间范围、词组间隔时间范围和音量阈值范围进行绑定。
[0050] 数据分析模块230，用于获取无隐私问诊信息中存在的问诊关联信息，将问诊关联信息发送至医疗服务中心模块220；其中，问诊关联信息至少包括：问诊关联病症名称、问诊关联药物和问诊关联症状。
[0051] 需要说明的是，数据分析模块230可以为任意可行的能够进行数据分析和数据传输的服务器等。
[0052] 医疗服务中心模块220，还用于确定问诊关联信息与问答文本数据之间的关联性；在存在关联性时，确定当前的答复数据为问诊关联信息；在不存在关联性时，获取问答文本数据对应的预设标准关联信息，以确定当前的答复数据为标准关联信息；控制语音交互模块自动播报答复数据。
[0053] 需要说明的是，语音交互模块可以为任意可行的能够播放数据的设备或者装置等。
[0054] 以上为本申请中的方法实施例，基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种基于人工智能的医疗问答服务设备。如图3所示，该设备包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被执行时，使得处理器执行如上述实施例中的一种基于人工智能的医疗问答服务方法。
[0055] 具体地，服务器端通过语音交互终端，获取语音医疗咨询数据，进而确定语音咨询数据对应的掩码用户信息和问答文本数据；将掩码用户信息发送至医疗服务中心系统；通过医疗服务中心系统，确定具体的问诊用户信息和问诊记录；生成问诊记录对应的无隐私问诊信息，将无隐私问诊信息发送至对应的数据分析服务器；通过数据分析服务器，获取无隐私问诊信息中存在的问诊关联信息，将问诊关联信息发送至医疗服务中心系统；其中，问诊关联信息至少包括：问诊关联病症名称、问诊关联药物和问诊关联症状；通过医疗服务中心系统，确定问诊关联信息与问答文本数据之间的关联性；在存在关联性时，确定当前的答复数据为问诊关联信息；在不存在关联性时，获取问答文本数据对应的预设标准关联信息，以确定当前的答复数据为标准关联信息；控制语音交互终端自动播报答复数据。
[0056] 至此，已经结合前文的多个实施例描述了本公开的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本公开的保护范围并不仅限于这些具体实施例。在不偏离本公开技术原理的前提下，本领域技术人员可以对上述各个实施例中的技术方案进行拆分和组合，也可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，凡在本公开的技术构思和/或技术原理之内所做的任何更改、等同替换、改进等都将落入本公开的保护范围之内。
