[发明专利]一种基于人工智能的感冒中成药推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的感冒中成药推荐方法，包括如下步骤：专家医案录入、神经网络训练、神经网络预测和中成药用药推荐。本发明的方法创造性的提出29个人体特征，每个特征不同状况用数字0,1,2,3,4,...表示，这样就可以把中医专家的辨证用药经验转换为数字化的形式，然后再经过深度神经网络训练，最后给出的预测结果，能够给予患者较高水平的中成药辨证的用药建议，提高药店西药师的中药辩证用药的水平，极大的改善中成药误用滥用的现象。

技术领域

本发明涉及医药技术领域，具体为一种基于人工智能的感冒中 成药推荐方法。

背景技术

感冒是生活中的常见疾病，一年四季均可发生。每年的冬春都 是流感的高发季，各大医院往往人满为患，深夜排队看感冒发烧的 急诊病人更是屡见不鲜。

中医药是中华文明的瑰宝。在漫长的历史过程中，中国发生了 很多次大的瘟疫，中医药在防治流感过程中，起到了不可替代的作 用。中成药是在中医药理论指导下,以中药饮片为原料,按规定的处 方和标准制成具有一定规格的剂型。由于中成药疗效显著、便于服 用等特点,在临床上应用越来越广泛。在国家卫健委印发的《流行 性感冒诊疗方案(2019年版)》详尽介绍了中医治疗方案；在《新 型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案》中也收录了不少中成药，如藿香 正气水、金花清感颗粒、连花清瘟胶囊、疏风解毒胶囊等。可见中 成药在应对感冒、流感、甚至新型冠状病毒早期轻症等外感类疾病 都具有显著的疗效。

根据中国非处方药协会的统计数据显示，目前我国常见病症中 自我诊疗比例最高的就是感冒，众多的感冒患者治疗的首选是到药 店自行购买药品。然而大部分药店的药剂师是西药师出身，对于中 医药的辨证理论和中医专业知识掌握的并不严谨及全面，再加上药 店往往因自身利益等原因，推荐较高毛利的中成药为主，因此大部 分普通患者很难得到真正的中医辨证治疗方案。

因此，如何让更多的普通患者在药店购买中成药中得到中医专 家那样高水平的辨证治疗方案是一个难点。

发明内容

1.需要解决的技术问题

本发明解决的技术问题在于，在辨证用药的前提下，中成药治 疗感冒效果显著，但目前普通患者大部分都是自行购买或到药店购 买，较难得到较高水平的中医辨证治疗。提供一种基于人工智能的 感冒中成药推荐方法，可以充分获取患者的身体状况，解决药店西 药师中医辨证经验欠缺的问题，提升患者的感冒治愈率。

2.技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智 能的感冒中成药推荐方法，包括如下步骤：

步骤1，将患者身体状况按29个不同特征分类并编码attN (N＝1,2,...,29)，同时录入患者基本信息；

步骤2，将步骤1的每个身体状况特征按不同状况或程度用数 字0,1,2,3,4,5,...等表示，然后组成患者完整身体状况的数字化特征 指标attN:n(N＝1,2,...,29，n＝0,1,2,3,4,5,...)；

步骤3，对市售常见的感冒中成药进行编码medT(T＝1,2,...)， 并储存对应感冒中成药的功能主治、避免人群、价格等信息；

步骤4，录入经中医专家辨证用药的医案数据，将数字化特征 指标attN:n与中成药编码medT对应，即{attN:n,attN:n, attN:n,...}-{result:medT}；

步骤5，建立数字化特征attN:n作为输入层，中成药编码medT 作为输出层的人工神经网络，训练步骤4录入的医案数据；

步骤6，利用步骤5的训练结果建立人工神经网络模型，根据 步骤1的29个身体状况特征attN进行预测，得到中成药推荐结果；