[发明专利]一种基于标签系统的中医开方反向校验方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于标签系统的中医开方反向校验方法及系统。所述方法包括：S1，确定需要标注的方剂标签；S2，训练多维中医标签预测模型，所述多维中医标签预测模型输出目标标签；S3，接收待检验模型的结果和多维中医标签预测模型的结果，对结果进行相似度计算；S4，依据相似度计算结果评估待检验方剂结果的好坏。本发明根据已知临床症状所聚类的病机信息，与现有智能辅诊引擎推荐方剂的组方要素交叉验证，以反向验证推荐方剂的准确性，为方剂选用提供信心评价。

技术领域

本发明涉及中医智能辅助诊疗技术领域，具体而言，涉及一种基于标签系统的中医开方反向校验方法、系统、电子设备及计算机存储介质。

背景技术

中医的两大基础理论即整体观念和辨证论治。中医讲的以五脏为中心的整体观，人的各项生理活动都依赖于脏腑，各种病理变化也与脏腑密切相关。因此，疾病的发生与发展，大多会影响到脏腑，致使脏腑功能出现异常改变的结果。

中医经典辨证方法有八纲辨证、脏腑辨证、三焦辨证、卫气营血辨证、六经辨证、辨病论治等。每种理论都代表了中医家基于历史情境中对自然规律的客观认识，主要是对疾病原因、性质和机理的系统性阐述。准确辨证是体现中医辨证论治特色与优势的关键。

当前技术均基于常规诊疗路径，均为正向辅助诊断，并推荐合适的方剂。但缺少对中医开方进行反向校验的研究，难以先验性的评估推荐方剂的准确性和有效性。

发明内容

为了解决上述背景技术中涉及的技术问题，本发明提供了一种基于标签系统的中医开方反向校验方法、系统、电子设备及计算机存储介质。

本发明的第一方面提供了一种基于标签系统的中医开方反向校验方法，包括如下步骤：

S1，确定需要标注的方剂标签；

S2，训练多维中医标签预测模型，所述多维中医标签预测模型输出目标标签；

S3，接收待检验模型的结果和多维中医标签预测模型的结果，对结果进行相似度计算；

S4，依据相似度计算结果评估待检验方剂结果的好坏。

进一步地，步骤S1中确定的方剂标签包括六经、八纲、脏腑、三焦、卫气营血、病机、病位、病势、病因、功效多个方面。

进一步地，步骤S2中，训练多维中医标签预测模型，所述多维中医标签预测模型输出目标标签，包括：

S21：收集医案数据；

S22：对收集医案数据进行清理，剔除垃圾医案；

S23：由医学专家对所有医案打医学标签；

S24：依据标注结果，合并重复含义的标签；

S25：由第三方医学专家提取医案各个维度信息，审查所打标签的合理性；

S26：结合第三方医学专家审查结果，重复步骤S21-S25，生成可靠的标签训练数据集和各种下游任务输出结果所对应的标签；

S27：使用多分类EfficientNet模型，训练所述多维中医标签预测模型。

进一步地，步骤S3中包括下游任务预测流程：

S311：收集患者基本情况、舌面图片、症状、疾病等各类信息；

S312：将步骤S311采集到的信息传入标签预测系统，获得多维度的标签得分；

S313：获得下游任务所有可能输出结果所对应的标签；

S314：基于步骤S312所获得的标签得分，计算所有输出结果的得分，将结果由大到小排序，剔除得分小于阈值的结果；输出过滤后的下游任务结果。