[发明专利]基于知识图谱表征学习的医疗方案推荐系统及方法有效
| 申请号： | 202011153510.4 | 申请日： | 2020-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN112242187B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 颜泽龙;王健宗;吴天博;程宁 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G16H20/00 | 分类号： | G16H20/00;G16H50/70;G06F16/36;G06F16/35;G06F40/30;G06F40/242;G06F40/216 |
| 代理公司： | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人： | 黄耀威 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田街*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于知识图谱表征学习的医疗方案推荐系统及方法，涉及人工智能技术领域，可解决现有医疗推荐系统推荐的医疗信息不够精准，且容易存在潜在风险的问题。其中系统包括：提取模块，用于获取目标用户的患者数据，并提取所述患者数据中的目标实体；划分模块，用于根据所述目标实体从医疗知识图谱中划分知识图谱子图；第一确定模块，用于基于表征学习确定所述知识图谱子图对应的低维向量；获取模块，用于将所述低维向量输入到符合预设训练标准的推荐模型中，获取得到与所述患者数据匹配的医疗推荐结果。本申请适用于对医疗方案的智能化推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 知识 图谱 表征 学习 医疗 方案 推荐 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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