(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210255618.7 (22)申请日 2022.03.15 (71)申请人 平安国际智慧城市科技股份有限公 司 地址 518000 广东省深圳市前海深港合作 区妈湾兴海 大道3048号前海自贸大厦 1-34层 (72)发明人 李生波　 (74)专利代理 机构 深圳市沃德知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44347 专利代理师 高杰　于志光 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/9532(2019.01) G06F 16/951(2019.01)G06F 16/31(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 40/289(2020.01) G06F 16/23(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G10L 15/26(2006.01) (54)发明名称 医疗内容推荐方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 揭露一种医疗内 容推荐方法， 包括： 获取医疗相关数据， 对医疗相 关数据进行关键数据提取， 得到医疗关键数据； 基于医疗关键数据和预获取的医疗用户数据构 建医疗查询引擎； 获取医疗查询语音指令， 利用 预训练好的语音识别模型对医疗查询语音指令 进行语音识别， 得到医疗查询文本请求； 利用医 疗查询引擎查询与医疗查询文本请求对应的医 疗推荐内容。 此外， 本发 明还涉及区块链技术， 医 疗关键数据可存储于区块链的节 点。 本发明还提 出一种医疗内容推荐装置、 电子设备以及存储介 质。 本发明可以提高 医疗内容推荐的效率。 权利要求书2页 说明书12页 附图2页 CN 114611000 A 2022.06.10 CN 114611000 A 1.一种医疗内容推荐方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取医疗相关数据， 对所述医疗相关数据进行关键数据提取， 得到医疗关键数据； 基于所述医疗关键数据和预获取的医疗用户数据构建医疗查询引擎； 获取医疗查询语音指令， 利用预训练好的语音识别模型对所述医疗查询语音指令进行 语音识别， 得到医疗查询文本请求； 利用所述医疗查询引擎 查询与所述医疗查询文本请求对应的医疗推荐内容。 2.如权利要求1所述的医疗内容推荐方法， 其特征在于， 所述基于所述医疗关键数据和 预获取的医疗用户数据构建医疗查询引擎， 包括： 利用预设的引擎中的分词控制器对所述医疗用户数据进行分词处理， 得到用户关键 词； 将所述医疗关键数据和所述用户关键词进行关联处 理， 得到关联关键词； 将所述关联关键词作为索引， 并将所述医疗用户数据中用户的个数作为所述索引的权 重； 对所述索引进行分片处理， 并将分片后的索引及对应的权重存储至所述查询引擎的节 点中， 得到所述医疗查询引擎。 3.如权利要求1所述的医疗内容推荐方法， 其特征在于， 所述利用预训练好的语音识别 模型对所述医疗查询语音指令进行语音识别， 得到医疗查询文本请求， 包括： 对所述医疗查询语音指令进行 特征提取， 得到语音特 征集； 利用所述语音识别模型中的声学模块对所述语音特征集进行音素处理， 得到音素信 息； 基于预设的字典查询与所述音素信 息对应的单个字或者词， 并利用所述语音识别模型 中的语言模型识别所述单个字或者词的概率值， 根据所述概率值将所述单个字或者词的概 率值识别为医疗查询文本请求。 4.如权利要求3所述的医疗内容推荐方法， 其特征在于， 所述利用所述语音识别模型中 的语言模型识别所述单个字或者词的概 率值， 包括： 利用预设的编码算法将所述音素信息相对应的单个字或者词转 化为对应的字向量； 根据所述语言模型中的前向长短记忆网络层以及后向长短记忆网络层对所述字向量 进行转换处 理， 得到向量矩阵； 将所述向量矩阵发送至分类器进行概率计算， 得到与 所述音素信 息相对应的单个字或 者词的概 率值。 5.如权利要求1所述的医疗内容推荐方法， 其特征在于， 所述利用所述医疗查询引擎查 询与所述医疗查询文本请求对应的医疗推荐内容， 包括： 提取所述医疗查询文本请求中的医疗查询字段， 对所述医疗查询字段进行分字处理， 得到医疗查询分字文本； 根据所述医疗查询分字文本在所述医疗查询引擎中的各分片搜索所述医疗查询分字 文本对应的索引； 根据所述权重对搜索到的所述医疗查询分字文本对应的索引进行排序， 得到所述医疗 推荐内容。 6.如权利要求1所述的医疗内容推荐方法， 其特征在于， 所述对所述医疗相关数据进行权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114611000 A 2关键数据提取， 得到医疗关键数据， 包括： 对所述医疗相关数据进行分词处理， 得到分词数据集， 并根据预设的无意义词库剔除 所述分词数据集中的无意 义词， 得到多个初始相关 分词； 分别对多个所述初始相关 分词进行向量 化处理， 得到多个初始分词向量； 计算多个所述初始分词向量中任意两个初始分词向量之间的相似度， 并筛选出多个所 述初始分词向量中所述相似度大于或者等于预设的相似阈值的初始分量向量作为标准分 类向量； 令多个所述标准分类向量对应的所述医疗相关数据作为标准相关数据， 统计所述标准 相关数据在所述医疗相关数据中的出现频次， 并对所述出现频次进行排序， 得到频次排序 榜； 将所述频次排序榜中排在前面的预设个数的出现频次对应的医疗相关数据作为医疗 关键数据。 7.如权利要求1至6中任一项所述的医疗内容推荐方法， 其特征在于， 所述基于所述医 疗关键数据和预获取的医疗用户数据构建医疗查询引擎之后， 所述方法还 包括： 基于定时抓取任务获取的医疗用户数据更新所述医疗查询引擎中的权 重。 8.一种医疗内容推荐装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 关键数据提取模块， 用于获取医疗相关数据， 对所述医疗相关数据进行关键数据提取， 得到医疗关键数据； 引擎构建模块， 用于基于所述医疗关键数据和预获取的医疗用户数据构建医疗查询引 擎； 语音识别模块， 用于获取医疗查询语音指令， 利用预训练好的语音识别模型对所述医 疗查询语音指令进行语音识别， 得到医疗查询文本请求； 内容查找模块， 用于利用所述医疗查询引擎查询与所述医疗查询文本请求对应的医疗 推荐内容。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程序被所 述至少一个处理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行如权利要求 1至7中任意一项 所 述的医疗内容推荐方法。 10.一种计算机可读存储介质， 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7中任意 一项所述的医疗内容推荐方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114611000 A 3