本發(fā)明涉及康復訓練，尤其涉及一種基于人員數(shù)據(jù)為人員智能匹配康復方案的裝置及方法。

背景技術(shù)：

1、自閉癥譜系障礙(autism?spectrum?disorder,asd)是一種復雜的神經(jīng)發(fā)育性障礙，它影響了個體的社交互動、溝通能力以及行為模式。asd不是一種單一的疾病，而是一個包含多種癥狀和不同程度的廣泛性障礙譜系。

2、asd的癥狀和程度因人而異，從輕微到嚴重不等。有些患者可能只表現(xiàn)出輕微的社交和溝通障礙，而能夠較好地適應日常生活和學習；而有些患者則可能面臨嚴重的挑戰(zhàn)，需要長期的支持和干預。

3、目前，asd干預主要是需要具有豐富經(jīng)驗的醫(yī)護人員對患者的數(shù)據(jù)進行分析，從而得出該患者對應的訓練數(shù)據(jù)。實踐發(fā)現(xiàn)，由于人的經(jīng)驗及體力等方面的因素，通過人為干預確定對應的訓練數(shù)據(jù)往往存在效率低且準確性低的情況，因此有必要提出一種新的為患者匹配對應的訓練數(shù)據(jù)，以提高訓練數(shù)據(jù)的匹配效率及準確性的技術(shù)方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種基于人員數(shù)據(jù)為人員智能匹配康復方案的裝置及方法，能夠提高訓練數(shù)據(jù)的匹配效率及準確性。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明第一方面公開了一種基于人員數(shù)據(jù)為人員智能匹配康復方案的方法，所述方法包括：

3、當檢測到目標人員觸發(fā)康復訓練請求時，根據(jù)所述康復訓練請求，采集針對目標人員的目標數(shù)據(jù)，所述目標數(shù)據(jù)用于作為所述目標人員獲取所需的目標康復方案的確定依據(jù)，且所述康復訓練請求用于請求獲取所述目標康復方案；

4、將所述目標數(shù)據(jù)，輸入預先確定出的數(shù)據(jù)分析模型中進行分析，得到所述目標康復方案，并將所述目標康復方案輸出至所述目標人員。

5、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述方法還包括：

6、根據(jù)所述康復訓練請求，確定所述目標人員的人員標識；

7、根據(jù)所述目標人員的人員標識，判斷所述目標人員是否存在歷史訓練數(shù)據(jù)；

8、當判斷出不存在所述歷史訓練數(shù)據(jù)時，觸發(fā)執(zhí)行所述的將所述目標數(shù)據(jù)，輸入預先確定出的數(shù)據(jù)分析模型中進行分析，得到所述目標康復方案的操作；

9、當判斷出存在所述歷史訓練數(shù)據(jù)時，將所述目標數(shù)據(jù)及所述歷史訓練數(shù)據(jù)，輸入預先確定出的數(shù)據(jù)分析模型中進行分析，得到所述目標康復方案。

10、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述方法還包括：

11、確定所述目標數(shù)據(jù)對應的第一交互方式；

12、其中，所述將所述目標康復方案輸出至所述目標人員，包括：

13、以所述第一交互方式，將所述目標康復方案輸出至所述目標人員；

14、所述方法還包括：

15、確定所述目標人員的人員類型，并判斷所述人員類型是否與所述第一交互方式相匹配，當判斷出匹配時，觸發(fā)執(zhí)行所述的以所述第一交互方式，將所述目標康復方案輸出至所述目標人員的操作；

16、當判斷出不匹配時，根據(jù)所述目標人員的人員類型，確定與所述目標人員匹配的第二交互方式；

17、其中，所述將所述目標康復方案輸出至所述目標人員，包括：

18、以所述第二交互方式，將所述目標康復方案輸出至所述目標人員。

19、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述將所述目標康復方案輸出至所述目標人員之后，所述方法還包括：

20、判斷所述目標人員是否針對所述目標康復方案觸發(fā)目標反饋；

21、當判斷出所述目標人員針對所述目標康復方案觸發(fā)所述目標反饋時，獲取所述目標反饋的反饋參數(shù)，所述目標反饋的反饋參數(shù)包括反饋內(nèi)容；

22、將所述反饋參數(shù)、所述目標康復方案及所述目標數(shù)據(jù)，更新為所述目標數(shù)據(jù)，并重新執(zhí)行所述的將所述目標數(shù)據(jù)輸入所述數(shù)據(jù)分析模型中進行分析，得到所述目標康復方案的操作，直至未檢測到所述目標人員針對本次所述目標康復方案的反饋。

23、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述目標反饋的反饋參數(shù)還包括針對所述反饋內(nèi)容的反饋方式，所述反饋方式包括語音反饋方式、文字反饋方式及圖像反饋方式中的一種或多種，所述反饋內(nèi)容包括所述語音反饋方式對應的反饋內(nèi)容、所述文字反饋方式對應的反饋內(nèi)容及所述圖像反饋方式對應的反饋內(nèi)容中的一種或多種；

24、所述方法還包括：

25、對于任一所述反饋方式，根據(jù)所述反饋方式對應的反饋內(nèi)容，計算該反饋內(nèi)容占所有所述反饋方式對應的反饋內(nèi)容的內(nèi)容比重；

26、確定所述目標人員的人員類型，并根據(jù)所述目標人員的人員類型及所有所述反饋方式對應的內(nèi)容比重，從所有所述反饋方式中，篩選與所述目標人員匹配的反饋方式，以及將所述反饋方式更新為與所述目標康復方案匹配的交互方式。

27、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述方法還包括：

28、獲取多個樣本人員中每個所述樣本人員的樣本特征參數(shù)；

29、對于任一所述樣本人員，基于所述樣本人員的樣本特征參數(shù)，生成對應的樣本關(guān)鍵詞；

30、基于所有所述樣本人員的樣本特征參數(shù)及樣本關(guān)鍵詞，對預先確定出的基礎(chǔ)訓練分析模型進行訓練，得到所述數(shù)據(jù)分析模型。

31、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述基于所有所述樣本人員的樣本特征參數(shù)及樣本關(guān)鍵詞，對預先確定出的基礎(chǔ)訓練分析模型進行訓練，得到所述數(shù)據(jù)分析模型之前，所述方法還包括：

32、對于任一所述樣本人員，根據(jù)所述樣本人員的樣本特征參數(shù)，從預先確定出的數(shù)據(jù)庫中，為所述樣本人員確定對應的訓練計劃及記憶標識；

33、其中，所述基于所有所述樣本人員的樣本特征參數(shù)及樣本關(guān)鍵詞，對預先確定出的基礎(chǔ)訓練分析模型進行訓練，得到所述數(shù)據(jù)分析模型，包括：

34、基于所有所述樣本人員的樣本特征參數(shù)、樣本關(guān)鍵詞、訓練計劃及記憶標識，對預先確定出的基礎(chǔ)訓練分析模型進行訓練，得到所述數(shù)據(jù)分析模型。

35、本發(fā)明第二方面公開了一種基于人員數(shù)據(jù)為人員智能匹配康復方案的裝置，所述裝置包括：

36、智能體交互模塊，用于當檢測到目標人員觸發(fā)康復訓練請求時，根據(jù)所述康復訓練請求，采集針對目標人員的目標數(shù)據(jù)，所述目標數(shù)據(jù)用于作為所述目標人員獲取所需的目標康復方案的確定依據(jù)，且所述康復訓練請求用于請求獲取所述目標康復方案；

37、核心調(diào)度模塊，用于將所述目標數(shù)據(jù)，輸入預先確定出的數(shù)據(jù)分析模型中進行分析，得到所述目標康復方案；

38、智能體交互模塊，還用于將所述目標康復方案輸出至所述目標人員。

39、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述裝置還包括：

40、標識確定模塊，用于根據(jù)所述康復訓練請求，確定所述目標人員的人員標識；

41、訓練計劃模塊，用于根據(jù)所述目標人員的人員標識，判斷所述目標人員是否存在歷史訓練數(shù)據(jù)；當判斷出不存在所述歷史訓練數(shù)據(jù)時，觸發(fā)所述核心調(diào)度模塊執(zhí)行所述的將所述目標數(shù)據(jù)，輸入預先確定出的數(shù)據(jù)分析模型中進行分析，得到所述目標康復方案的操作；

42、所述核心調(diào)度模塊，還用于當判斷出存在所述歷史訓練數(shù)據(jù)時，將所述目標數(shù)據(jù)及所述歷史訓練數(shù)據(jù)，輸入預先確定出的數(shù)據(jù)分析模型中進行分析，得到所述目標康復方案。

43、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述裝置還包括：

44、交互方式確定模塊，用于確定所述目標數(shù)據(jù)對應的第一交互方式；

45、其中，所述智能體交互模塊將所述目標康復方案輸出至所述目標人員的具體方式包括：

46、以所述第一交互方式，將所述目標康復方案輸出至所述目標人員；

47、所述交互方式確定模塊，還用于確定所述目標人員的人員類型；

48、所述交互方式確定模塊，還用于判斷所述人員類型是否與所述第一交互方式相匹配，當判斷出匹配時，觸發(fā)所述智能體交互模塊執(zhí)行所述的以所述第一交互方式，將所述目標康復方案輸出至所述目標人員的操作；

49、所述交互方式確定模塊，還用于當判斷出不匹配時，根據(jù)所述目標人員的人員類型，確定與所述目標人員匹配的第二交互方式；

50、其中，所述智能體交互模塊將所述目標康復方案輸出至所述目標人員的具體方式包括：

51、以所述第二交互方式，將所述目標康復方案輸出至所述目標人員。

52、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述訓練計劃模塊，還用于在所述智能體交互模塊將所述目標康復方案輸出至所述目標人員之后，判斷所述目標人員是否針對所述目標康復方案觸發(fā)目標反饋；

53、所述標識確定模塊，還用于當判斷出所述目標人員針對所述目標康復方案觸發(fā)所述目標反饋時，獲取所述目標反饋的反饋參數(shù)，所述目標反饋的反饋參數(shù)包括反饋內(nèi)容；

54、所述裝置還包括：

55、數(shù)據(jù)更新模塊，用于將所述反饋參數(shù)、所述目標康復方案及所述目標數(shù)據(jù)，更新為所述目標數(shù)據(jù)，并觸發(fā)所述核心調(diào)度模塊重新執(zhí)行所述的將所述目標數(shù)據(jù)輸入所述數(shù)據(jù)分析模型中進行分析，得到所述目標康復方案的操作，直至未檢測到所述目標人員針對本次所述目標康復方案的反饋。

56、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述目標反饋的反饋參數(shù)還包括針對所述反饋內(nèi)容的反饋方式，所述反饋方式包括語音反饋方式、文字反饋方式及圖像反饋方式中的一種或多種，所述反饋內(nèi)容包括所述語音反饋方式對應的反饋內(nèi)容、所述文字反饋方式對應的反饋內(nèi)容及所述圖像反饋方式對應的反饋內(nèi)容中的一種或多種；

57、所述裝置還包括：

58、比重確定模塊，用于對于任一所述反饋方式，根據(jù)所述反饋方式對應的反饋內(nèi)容，計算該反饋內(nèi)容占所有所述反饋方式對應的反饋內(nèi)容的內(nèi)容比重；

59、所述標識確定模塊，還用于確定所述目標人員的人員類型，并根據(jù)所述目標人員的人員類型及所有所述反饋方式對應的內(nèi)容比重，從所有所述反饋方式中，篩選與所述目標人員匹配的反饋方式，以及將所述反饋方式更新為與所述目標康復方案匹配的交互方式。

60、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述智能體交互模塊，還用于獲取多個樣本人員中每個所述樣本人員的樣本特征參數(shù)；

61、所述裝置還包括：

62、關(guān)鍵詞提取模塊，用于對于任一所述樣本人員，基于所述樣本人員的樣本特征參數(shù)，生成對應的樣本關(guān)鍵詞；

63、智能體生成模塊，用于基于所有所述樣本人員的樣本特征參數(shù)及樣本關(guān)鍵詞，對預先確定出的基礎(chǔ)訓練分析模型進行訓練，得到所述數(shù)據(jù)分析模型。

64、作為一種可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述智能體交互模塊，還用于在所述智能體生成模塊基于所有所述樣本人員的樣本特征參數(shù)及樣本關(guān)鍵詞，對預先確定出的基礎(chǔ)訓練分析模型進行訓練，得到所述數(shù)據(jù)分析模型之前，對于任一所述樣本人員，根據(jù)所述樣本人員的樣本特征參數(shù)，從預先確定出的數(shù)據(jù)庫中，為所述樣本人員確定對應的訓練計劃及記憶標識；

65、其中，所述智能體生成模塊基于所有所述樣本人員的樣本特征參數(shù)及樣本關(guān)鍵詞，對預先確定出的基礎(chǔ)訓練分析模型進行訓練，得到所述數(shù)據(jù)分析模型的具體方式包括：

66、基于所有所述樣本人員的樣本特征參數(shù)、樣本關(guān)鍵詞、訓練計劃及記憶標識，對預先確定出的基礎(chǔ)訓練分析模型進行訓練，得到所述數(shù)據(jù)分析模型。

67、本發(fā)明第三方面公開了一種基于人員數(shù)據(jù)為人員智能匹配康復方案的裝置，所述裝置包括：

68、存儲有可執(zhí)行程序代碼的存儲器；

69、與所述存儲器耦合的處理器；

70、所述處理器調(diào)用所述存儲器中存儲的所述可執(zhí)行程序代碼，執(zhí)行本發(fā)明第一方面公開的基于人員數(shù)據(jù)為人員智能匹配康復方案的裝置。

71、本發(fā)明第四方面公開了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機指令，所述計算機指令被調(diào)用時，用于執(zhí)行本發(fā)明第一方面公開的基于人員數(shù)據(jù)為人員智能匹配康復方案的裝置。

72、本發(fā)明第五方面公開了一種計算機程序產(chǎn)品，所述計算機程序產(chǎn)品包括存儲了計算機程序的非瞬時性計算機可讀存儲介質(zhì)，且所述計算機程序可操作來使計算機執(zhí)行本發(fā)明第一方面公開的基于人員數(shù)據(jù)為人員智能匹配康復方案的裝置。

73、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實施例具有以下有益效果：

74、本發(fā)明實施例中，提供一種基于人員數(shù)據(jù)為人員智能匹配對應康復方案的裝置，通過當檢測到目標人員觸發(fā)康復訓練請求時，自動將采集到的針對目標人員的目標數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)分析模型中進行分析，智能地為人員匹配個性化的目標康復方案，提高了目標康復方案的匹配效率及準確性，及時給予人員康復訓練指引服務(wù)，從而有利于人員盡早康復，進而提升人員體驗。