[发明专利]基于医疗知识图谱的分诊模型训练方法、装置及设备有效
| 申请号： | 202010941859.8 | 申请日： | 2020-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN112037912B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 李彦轩;孙行智 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/70;G06F16/36;G06N3/042;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 张美君 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种人工智能技术领域的智能决策应用领域，揭露一种基于医疗知识图谱的分诊模型训练方法、装置、设备及介质，包括：获取医疗知识图谱，采用图神经网络对医疗知识图谱进行表征学习，获取图谱症状向量；获取疾病对应的医学节点集，医学节点集包括同一疾病的症状、用药和检验检查，采用图神经网络对医学节点集进行表征学习，获取表征同一疾病对应的症状、用药和检验检查关联关系的节点集关联向量；获取训练症状和与训练症状对应的科室标签，基于训练症状对节点集关联向量进行筛选，获取与训练症状对应的目标向量；采用图谱症状向量、训练症状、与训练症状对应的科室标签和目标向量，对TextCNN模型进行模型训练，获取分诊模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 医疗 知识 图谱 模型 训练 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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