申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

申请日：2021-07-28

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN113539409B

主分类号：G16H20/00

分类号：G16H20/00;G16H50/70;G06F16/36;G06F40/289;G06F40/30;G06F18/241;G06F18/23;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2021.11.12#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本发明公开了一种治疗方案推荐方法，该方法包括：获取当前病例症状以及医疗病例数据库，基于自注意力机制从医疗病例数据库中提取与当前病例症状对应的候选治疗方案；对候选治疗方案进行预处理，获得第一向量集合；构建医疗知识图谱，从医疗知识图谱中抽取医学节点集，采用异质图神经网络对医学节点集进行表征学习，根据当前病例症状对表征结果进行筛选，获得与当前病例症状对应的第二向量集合；计算第一向量集合与第二向量集合之间的相似度；根据相似度计算结果从第一向量集合中确定目标向量，将目标向量对应的候选治疗方案作为推荐治疗方案。通过上述方式，本发明能够充分结合医疗知识图谱和医生的候选治疗方案，保证推荐治疗方案的可靠性。

主权项：1.一种基于医疗知识图谱的治疗方案推荐方法，其特征在于，包括：获取当前病例症状以及医疗病例数据库，基于自注意力机制从所述医疗病例数据库中提取与所述当前病例症状对应的候选治疗方案，所述医疗病例数据库中存储有历史治疗方案；对所述候选治疗方案进行预处理，获得第一向量集合；构建医疗知识图谱，从所述医疗知识图谱中抽取医学节点集，采用异质图神经网络对所述医学节点集进行表征学习，根据所述当前病例症状对表征结果进行筛选，获得与所述当前病例症状对应的第二向量集合；计算所述第一向量集合与所述第二向量集合之间的相似度；根据相似度计算结果从所述第一向量集合中确定目标向量，将所述目标向量对应的候选治疗方案作为推荐治疗方案；对所述候选治疗方案进行预处理，获得第一向量集合的步骤包括：对所述候选治疗方案进行排列形成方案序列；依次对所述方案序列中的每一个所述候选治疗方案进行嵌入处理，得到每一个所述候选治疗方案的向量表示；将多个所述候选治疗方案的向量表示进行合并处理组成集合，获得所述第一向量集合；根据相似度计算结果从所述第一向量集合中确定目标向量，将所述目标向量对应的候选治疗方案作为推荐治疗方案的步骤还包括：将所述相似度计算结果与预设阈值进行比较；根据比较结果对所述第一向量集合中的分量进行分类，并从分类结果中确定目标向量，将所述目标向量对应的候选治疗方案作为推荐治疗方案；构建医疗知识图谱，从所述医疗知识图谱中抽取医学节点集，采用异质图神经网络对所述医学节点集进行表征学习，根据所述当前病例症状对表征结果进行筛选，获得与所述当前病例症状对应的第二向量集合的步骤包括：构建医疗知识图谱，从所述医疗知识图谱中获取医学节点集，所述医学节点集包括同一疾病的症状、用药、手术和检验检查对应的医学节点；将所述医学节点集对应的节点特征转化为节点集邻接矩阵，采用异质图神经网络对所述节点集邻接矩阵进行表征学习，获取节点集关联向量；基于所述当前病例症状对所述节点集关联向量进行筛选，获取与所述当前病例症状对应的第二向量集合。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 治疗方案推荐方法、装置、设备及存储介质

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