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一种基于知识图谱的个性化药物推荐方法与系统
申请人信息
- 申请人:中科(安徽)智慧健康创新研究院有限公司
- 申请人地址:230071 安徽省合肥市肥西县经济开发区长三角G60科创走廊合肥药谷科技产业园A1栋
- 发明人: 中科(安徽)智慧健康创新研究院有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于知识图谱的个性化药物推荐方法与系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311660390.0 |
| 申请日 | 2023/12/6 |
| 公告号 | CN117672450A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G16H20/10 |
| 权利人 | 中科(安徽)智慧健康创新研究院有限公司 |
| 发明人 | 丁增辉; 杨先军; 陈焱焱; 王辉; 孙怡宁; 姚志明; 何子军; 许杨 |
| 地址 | 安徽省合肥市肥西县经济开发区长三角G60科创走廊合肥药谷科技产业园A1栋 |
摘要文本
本发明适用于智慧医疗技术领域，提供了一种基于知识图谱的个性化药物推荐方法与系统，所述方法包括以下步骤：获取患者的疾病数据集，该疾病数据集包括诊断数据、疗法记录和用药记录；利用大模型对诊断数据、疗法记录和用药记录中的每个医疗代码生成围绕该医疗代码的概念实体的三元组形式的知识；对这些知识进行节点和边聚类，以构成知识图谱；根据不同患者的诊疗数据，结合所述的知识图谱推荐的知识为每位患者构建个性化的知识子图。本发明融合数据驱动和知识驱动，以及引入知识图谱的知识决策，可以挖掘出患者隐含的疾病信息，与目前主流的单一信息源进行药物推荐相比较可以获得更精准的预测结果，实现准确智能的辅助诊断。。
专利主权项内容
1.一种基于知识图谱的个性化药物推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取患者的疾病数据集，该疾病数据集包括诊断数据、疗法记录和用药记录；利用大模型对诊断数据、疗法记录和用药记录中的每个医疗代码生成围绕该医疗代码的概念实体的三元组形式的知识；对这些知识进行节点和边聚类，以构成知识图谱；根据不同患者的诊疗数据，结合所述的知识图谱推荐的知识为每位患者构建个性化的知识子图，并利用患者的诊疗数据中的时间信息进行数据标记；对所述知识子图使用文本嵌入技术映射到词向量空间，获得特征融合矩阵；将所述特征融合矩阵输入双向注意力图神经网络进行预测，得到预测的药物推荐结果。