【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据交互处理领域，具体来说，特别涉及智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互系统、方法。
技术介绍
1、公告号为cn115688760b的中国专利公开了一种智能化导诊方法、装置、设备及存储介质，首先，需要确定多个聚类中心；运用聚类算法，对这些聚类中心进行分析，从而得到聚类结果；根据挂号信息数据库，计算聚类结果的相似度，得到多个相似度计算结果；对这些相似度计算结果进行排序，筛选出前n个结果；对这前n个结果进行挂号信息匹配，得到对应的n个挂号信息；然后，对患者信息按照预设分类规则进行分类处理，确定对应的分类结果；基于分类结果和n个挂号信息，通过预置的路径规划模型进行路径规划，生成目标路径并传输至目标终端。
2、公告号为cn112035674b的中国专利公开了导诊数据获取方法、装置、计算机设备和存储介质，首先，接收终端发送的问诊主诉信息和用户身份信息，以确定用户的问诊意图，并生成个性化问诊问题发送至终端；然后，终端根据个性化问诊问题反馈个性化回复；根据问诊主诉信息、用户身份信息和个性化回复，获取用户的诊断路径；最后，根据诊断路径获取用户的导诊数据；可以减少问诊中的无效对话轮数，提高导诊数据的收集效率。
3、目前的导诊机器人生成的数据是独立存在的，患者在使用导诊机器人后的信息无法直接同步到医院的信息系统和电子病历系统中，导致这些数据没有得到充分利用，使得医生在对患者进行问诊时，还需要进行口头询问，增加了每次问诊的时间；且当患者的数据量较大时，若不能够确定每次数据传输的最优参数，例如每次传输的数据量，以
技术实现思路
1、针对相关技术中的问题，本专利技术提出智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互系统、方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术为智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，包括以下步骤：
4、s1、采集多名患者的口语信息以及文字信息并进行预处理，得到第二患者信息数据矩阵以及第三患者信息数据矩阵；根据待优化导诊机器人的患者历史信息数据量对未来时刻的患者信息数据量进行预测，得到患者信息未来数据量集；
5、s2、采用第二患者信息数据矩阵以及第三患者信息数据矩阵构建最终bert模型；根据患者信息未来数据量集计算待优化导诊机器人中患者信息的平均增速以及增加持续时间，得到第一平均增速数据以及第一持续时间数据；
6、s3、配合最终bert模型设定通过无接口进行数据传输的参数、构建最终总耗时映射模型并对无接口进行数据传输的参数进行调整，得到最终传输数据量集、数据传输最终线程数集、敏感数据加密最终线程数集；
7、s4、配合最终传输数据量集、数据传输最终线程数集、敏感数据加密最终线程数集并根据第一平均增速数据以及第一持续时间数据对待优化导诊机器人在进行无接口数据传输以及敏感数据加密时每次传输的传输数据量、数据传输线程数以及敏感数据加密线程数进行调整。
8、当医院配备有导诊机器人时，到院的患者可与导诊机器人进行口语对话，此时采集的是患者的语音信息；当医院未配备有导诊机器人时，到院的患者可通过微信扫码的方式填写信息，此时采集的时患者的文字信息；因此本方案中通过采集多名患者的口语信息以及文字信息，为后续构建用于对患者信息中的敏感信息进行提取的最终bert模型提供了数据基础；由于语音信息中往往掺杂着各种噪音，因此需要对录入的患者语音信息进行预处理以便后续构建的最终bert模型的性能更加良好；通过构建最终bert模型，在后续通过无接口进行数据传输之前，对患者信息中的敏感信息进行提取以便进行加密处理提供了提取模型工具；通过对无接口进行数据传输的参数进行调整，为后续对待优化导诊机器人在进行无接口数据传输以及敏感数据加密时每次传输的传输数据量、数据传输线程数以及敏感数据加密线程数进行调整时提供了调整依据，使得待优化导诊机器人在进行无接口数据传输时效率更高；通过预测待优化导诊机器人中在未来时刻的患者信息数据量，为后续计算待优化导诊机器人中患者信息数据量的平均增速以及数据增长持续时间提供了数据依据；由于患者信息的平均增速以及增加持续时间对于无接口数据传输的效率具有较大的影响，因此，通过根据患者信息未来数据量集计算待优化导诊机器人中患者信息的平均增速以及增加持续时间，为后续对待优化导诊机器人在进行无接口数据传输以及敏感数据加密时每次传输的传输数据量、数据传输线程数以及敏感数据加密线程数进行调整时通过调整基础。
9、优选地，所述s1包括以下步骤：
10、s11、设定多个能够反映患者基础信息的字段类型，得到患者信息字段类型集；
11、当配备有导诊机器人时，配合所述患者信息字段类型集，导诊机器人采集多名患者的口语信息，得到第一患者信息数据矩阵；否则，配合所述患者信息字段类型集并采用微信扫码的方式采集多名患者填入的文字信息，得到第二患者信息数据矩阵；
12、根据待优化导诊机器人的患者历史信息数据量对未来时刻的患者信息数据量进行预测，得到患者信息未来数据量集；
13、s12、对所述第一患者信息数据矩阵中的每个患者信息数据进行去噪处理，得到处理后的患者信息数据矩阵；
14、采用预先训练并测试好的transformer模型对所述处理后的患者信息数据矩阵中的每个患者口语信息进行语音转文本操作，得到第三患者信息数据矩阵。
15、患者信息字段类型集中包括姓名、性别、年龄、出生日期、身份证号码、联系方式、现病史、既往史、手术史、过敏史、身高、体重、血压、家族中是否有类似疾病的患者、生活习惯、饮食情况以及吸烟酗酒等；通过对第一患者信息数据矩阵中的每个患者信息数据进行去噪处理，使得获取的患者的口语信息更加清晰，便于后续进行语音转文本操作。优选地，s11中根据待优化导诊机器人的患者历史信息数据量对未来时刻的患者信息数据量进行预测，得到患者信息未来数据量集包括以下步骤：
16、s111、设定待优化导诊机器人以及多个历史数据采集时间点，得到历史数据采集时间点集；根据所述历史数据采集时间点集采集待优化导诊机器人在每个数据采集时间点的数据，得到患者信息数据集；获取所述患者信息数据集中每个时间点的患者信息数据的数据量，得到患者信息历史数据量集；
17、s112、设定多个未来数据预测时间点，得到未来数据预测时间点集；配合所述未来数据预测时间点集、历史数据采集时间点集以及患者信息历史数据量集对未来时刻的患者信息的数据量进行预测，得到患者信息未来数据量集。
18、优选地，s112中配合所述未来数据预测时间点集、历史数据采集时间点集以及患者信息历史数据量集对未本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于：所述S11中语音转文本操作采用预先训练并测试好的Transformer模型。
4.根据权利要求3所述的智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于，S11中对未来时刻的患者信息数据量进行预测，得到患者信息未来数据量集包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于：所述S112中对未来时刻的患者信息的数据量进行预测采用SVM预测模型。
6.根据权利要求5所述的智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的智能化的应用于辅助问诊的
9.根据权利要求8所述的智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：
10.一种实现如权利要求1-9任一项所述的智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法的系统。
...【技术特征摘要】
1.智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于：所述s11中语音转文本操作采用预先训练并测试好的transformer模型。
4.根据权利要求3所述的智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于，s11中对未来时刻的患者信息数据量进行预测，得到患者信息未来数据量集包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的智能化的应用于辅助问诊的无接口数据交互方法，其特征在于：所述s112中对未来时刻的患者信息的数据量进行预测采...
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