【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理技术以及人工智能领域，特别是涉及一种患者的意图确定方法以及装置。
技术介绍
1、陪诊服务是指专门为患者提供陪同就诊、照顾、照料等服务的一种行业。例如包括协助患者完成挂号、缴费、检查、取药等一系列繁琐的就医流程，为患者提供心理疏导、健康咨询等服务。陪诊服务旨在为患者提供更加便捷、舒适的就医体验，减轻患者在就医过程中的压力和困扰。
2、现有的陪诊服务通常依赖于传统的人际交流和陪诊人员的直观判断。通过陪诊人员与患者的直接沟通，获取患者的基本信息和意图，然后提供相应的陪诊服务。
3、然而，这种方式存在一些明显的局限性。例如，与患者交流可能会受到语言、文化以及情绪等多种因素的影响，导致信息传递的准确性和效率受到限制。其次，陪诊人员的直观判断虽然经验丰富，但也可能受到个人主观因素的影响，存在一定的误识别风险。
技术实现思路
1、基于上述问题，本申请提供一种患者的意图确定方法以及装置，提高确定患者意图的准确性以及效率。
2、本申请实施例公开了如下技术方案。
3、第一方面，本申请提供一种患者的意图确定方法，所述方法包括：
4、获取预设时间段内患者的语音数据；
5、对所述语音数据进行特征提取，获得所述语音数据中的语调特征以及关键词特征；
6、结合所述语调特征以及关键词特征对所述语音数据进行语音转录，获得所述语音数据对应的文本数据，并将所述文本数据输入至预先训练好的语义分析模型进行语义分析，获得语义分
7、根据所述语音分析结果确定所述患者的意图。
8、可选的，所述根据所述语音分析结果确定所述患者的意图，包括：
9、确定所述患者的情绪状态；
10、根据预设的意图与情绪状态的对应关系，对所述情绪状态与所述语音分析结果进行匹配，获得匹配结果；
11、当所述匹配结果表征所述情绪状态与所述语音分析结果匹配时，将所述语音分析结果对应的意图确定为所述患者的意图。
12、可选的，所述确定所述患者的情绪状态，包括：
13、获取所述患者的生理数据以及面部表情数据；
14、对所述生理数据进行分析，获得所述患者的心理特征以及对所述面部表情数据进行特征提取，获得所述患者的面部表情特征；
15、根据所述心理特征以及所述面部表情特征确定所述情绪状态。
16、可选的，所述方法还包括：
17、获取陪诊人员在预设时间段内的面部数据；
18、对所述面部数据进行分析，确定所述陪诊人员的疲劳情况，并当所述疲劳情况表征所述陪诊人员为疲劳状态时，发出休息提醒。
19、可选的，所述面部数据包括：眼睛闭合频率数据以及打哈欠次数数据，所述眼睛闭合频率数据用于表征所述陪诊人员在预设时间段内的眼睛闭合频率，所述打哈欠次数数据用于表征所述陪诊人员在预设时间段内的打哈欠次数；
20、当所述眼睛闭合频率大于或等于频率阈值以及所述打哈欠次数大于或等于次数阈值，确定所述陪诊人员的疲劳情况为疲劳状态。
21、第二方面，本申请提供一种患者的意图确定装置，该装置包括：
22、第一获取单元，用于获取预设时间段内患者的语音数据；
23、特征提取单元，用于对所述语音数据进行特征提取，获得所述语音数据中的语调特征以及关键词特征；
24、语音转录单元，用于结合所述语调特征以及关键词特征对所述语音数据进行语音转录，获得所述语音数据对应的文本数据，并将所述文本数据输入至预先训练好的语义分析模型进行语义分析，获得语义分析结果；
25、确定单元，用于根据所述语音分析结果确定所述患者的意图。
26、可选的，所述确定单元，具体用于：
27、确定所述患者的情绪状态；
28、根据预设的意图与情绪状态的对应关系，对所述情绪状态与所述语音分析结果进行匹配，获得匹配结果；
29、当所述匹配结果表征所述情绪状态与所述语音分析结果匹配时，将所述语音分析结果对应的意图确定为所述患者的意图。
30、可选的，所述确定单元，具体用于：
31、获取所述患者的生理数据以及面部表情数据；
32、对所述生理数据进行分析，获得所述患者的心理特征以及对所述面部表情数据进行特征提取，获得所述患者的面部表情特征；
33、根据所述心理特征以及所述面部表情特征确定所述情绪状态。
34、可选的，所述装置还包括：
35、第二获取单元，用于获取陪诊人员在预设时间段内的面部数据；
36、分析单元，用于对所述面部数据进行分析，确定所述陪诊人员的疲劳情况，并当所述疲劳情况表征所述陪诊人员为疲劳状态时，发出休息提醒。
37、可选的，所述面部数据包括：眼睛闭合频率数据以及打哈欠次数数据，所述眼睛闭合频率数据用于表征所述陪诊人员在预设时间段内的眼睛闭合频率，所述打哈欠次数数据用于表征所述陪诊人员在预设时间段内的打哈欠次数，所述确定单元，具体用于：
38、当所述眼睛闭合频率大于或等于频率阈值以及所述打哈欠次数大于或等于次数阈值，确定所述陪诊人员的疲劳情况为疲劳状态。
39、相较于现有技术，本申请具有以下有益效果：
40、本申请中可以获取预设时间段内患者的语音数据，然后对语音数据进行特征提取，获得语音数据中的语调特征以及关键词特征，进而结合语调特征以及关键词特征对语音数据进行语音转录，获得语音数据对应的文本数据，并将文本数据输入至预先训练好的语义分析模型进行语义分析，获得语义分析结果，最后可以根据语音分析结果确定所述患者的意图，这样，本申请可以根据患者的语音数据，进行语音转录，通过训练好的神经网络模型进行语义分析，进而确定患者意图，整个过程无需人工参与，因此避免了现有技术中与患者交流可能会受到语言、文化以及情绪等多种因素的影响且避免了受陪诊人员个人主观因素的影响。因此，提高了确定患者意图的准确性以及效率。
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1.一种患者的意图确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述语音分析结果确定所述患者的意图，包括：
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述确定所述患者的情绪状态，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述面部数据包括：眼睛闭合频率数据以及打哈欠次数数据，所述眼睛闭合频率数据用于表征所述陪诊人员在预设时间段内的眼睛闭合频率，所述打哈欠次数数据用于表征所述陪诊人员在预设时间段内的打哈欠次数；
6.一种患者的意图确定装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于：
8.根据权利要求7所述装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于：
9.根据权利要求6-8任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述面部数据包括：眼睛闭合频率数据以及打哈欠次数数据，所述眼睛闭合频
...【技术特征摘要】
1.一种患者的意图确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述语音分析结果确定所述患者的意图，包括：
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述确定所述患者的情绪状态，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述面部数据包括：眼睛闭合频率数据以及打哈欠次数数据，所述眼睛闭合频率数据用于表征所述陪诊人员在预设时间段内的眼睛闭合频率，所述打哈欠次数数据用于表征所述陪诊人员在预设时间段内的打哈欠次数；<...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄赟贺，
申请(专利权)人：北京声智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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