[发明专利]基于机器学习和知识图谱的处方推荐方法和系统有效
| 申请号： | 201911373211.9 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111191020B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 刘云;张小亮;王永庆;缪姝妹;叶欣;徐俊捷;柯善星;邱帅;景慎旗;单涛;卢姗;郭建军;王忠民 | 申请（专利权）人： | 江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院）;南京如兴汇企业发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F16/36;G16H20/10;G16H70/40 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李淑静 |
| 地址： | 210029 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习和知识图谱的处方推荐方法和系统。所述推荐方法包括以下步骤：获取诊断信息并进行解析，得到一条或多条诊断明细，包括患者信息、医生信息及疾病诊断；将所述诊断明细输入预先构建的机器学习模型进行推理，得到针对所述诊断明细的初始推荐列表；根据所述初始推荐列表中包含的药品信息，从药品知识图谱中获取与所述药品相关联的关系图网络；根据所述关系图网络筛选并排除禁忌药品后给出最终推荐列表。本发明结合了机器学习的快速学习能力和知识图谱对数据的挖掘、关联展示能力，能够实现处方精确推荐，同时提高处方生成效率，可满足门诊医师开方需求，提高医生工作效率，减少医疗错误。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 知识 图谱 处方 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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