[发明专利]基于医学知识图谱的医嘱合理性监测方法

权利要求书

1.一种基于医学知识图谱的医嘱合理性监测方法，其特征在于，包括：

(1)建立医学知识图谱，包括将第一医学关键词对应的第二医学关键词对应存储，从以下至少一种方式中得出第二医学关键词：第一医学关键词相关的病历、第一医学关键词相关的医学规则、所述第一医学关键词相关的医学文献；其中第一医学关键词包括以下至少一种：药品名称、检查项目、疾病症状；第二医学关键词包括以下至少一种：药品名称、检查项目、疾病症状；

(2)根据医生对目标患者的医嘱，得出第一医学关键词；根据所述第一医学关键词，得到注意信息；根据所述注意信息发出提醒事项；

所述根据所述第一医学关键词，得到注意信息包括：从上述建立的医学知识图谱中查询所述第一医学关键词对应的第二医学关键词；根据所述第二医学关键词，得出所述注意信息；

所述根据所述第二医学关键词，得到注意信息包括：将所述第二医学关键词与预先存储的所述目标患者的医嘱检查病历中的特征信息进行匹配，若匹配成功，则根据第一医学关键词、关系、第二医学关键词组成的规则知识得到注意信息；

(3)所述监测方法还包括：

存储所述目标患者的特征信息，建立所述目标患者的医嘱检查病历，所述目标患者的特征信息包括以下至少一种：所述目标患者的不变特征、所述目标患者的稳定性特征、所述目标患者的当前状态特征；

所述目标患者的不变特征包括以下至少一种：性别、遗传史、非治愈性疾病、可恢复性疾病、过敏源；其中，所述非治愈性疾病为无法治愈的疾病或者治愈后无法恢复到原来状态的疾病或者治愈后原来状态有所改变但对之后患的病有影响的疾病；

所述可恢复性疾病为治愈后恢复到原来状态的疾病或者治愈后原来状态有所改变但对之后患的病无影响的疾病；

所述目标患者的稳定性特征包括年龄；

所述目标患者的当前状态特征包括以下至少一种：现用药、检验检查异常数据、是否为孕妇；所述目标患者的特征信息还包括所述目标患者的既往史特征，所述目标患者的既往史特征包括既往病史；

(4)所述监测方法还包括：

从医学知识数据库获得的知识以三元组形式表示，该三元组作为种子三元组通过修改后的TransE模型训练，以训练好的向量来推理相关规则知识并补全到医学知识图谱中；

所述修改后的TransE模型为：

1)数据集的划分：将三元组按实体化分类别，三元组各有1/2几率按头实体或尾实体划分类别，将种子三元组划分后，按每一类取80％为训练集，20％为验证集；

2)定义打分函数：f(h,r,t)＝|(h+r)*t.T|,h,r,t分别为三元组头向量，关系向量，尾向量，同一个实体在头和尾不同位置时向量表示相同，t.T为t的转置；

3)定义损失函数：

S为种子三元组集合，S′为打碎三元组集合，h′,t′为替换的头尾实体向量，(h′,r,t′)中h′,t′不同时进行替换，a为阙值，|a+|(h+r)*t.T|-|(h′+r)*t′.T||₊表示当a+|(h+r)*t.T|-|(h′+r)*t′.T|0时，取该值；若小于等于0，则取0；

4)通过批量梯度下降方法对模型进行训练；

5)将验证集中每一个三元组扩充一个打碎三元组，按训练好的模型向量表示，计算g(h,r,t)＝m-|(h+r)*t.T|,其中，m为阙值，当g(h,r,t)0，将三元组判断为正确，计算准确率与召回率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述注意信息包括：

提示类别及提示内容，所述提示类别为提醒、警告、禁止中任一项。