The present disclosure relates to the field of large data technology, in particular to a drug recommendation method, device and computer readable storage medium and electronic equipment for realizing the above method. The method includes: determining at least one consulting keyword according to the consulting information acquired about patients'medication; inputting the at least one consulting keyword into the knowledge map of medical drugs, screening drugs through the query of the related information of the knowledge map of medical drugs; and outputting the selected target recommended drugs to complete the recommendation of drugs. In the technical scheme provided in this disclosure, drug recommendation can be achieved by constructing a knowledge map of medical drugs based on medical literature knowledge and clinical real world data, thus improving the accuracy of drug recommendation. By using at least one consulting keyword in the medical knowledge map, we can efficiently obtain the target recommended drugs corresponding to the above consulting information, which is conducive to improving the efficiency of drug recommendation.
【技术实现步骤摘要】
药品的推荐方法、装置、介质和电子设备
本公开涉及知识图谱
,尤其涉及一种药品的推荐方法、药品的推荐装置以及实现所述药品的推荐方法的计算机可读存储介质和电子设备。
技术介绍
现今的购药方式通常包括在医院或实体药店、或者通过网上药店上购买。其中,在医院/实体药店购买药品时,医生/导购人员根据医学经验来对患者的药品推荐。这种药品推荐方式,药品推荐的准确率有待提高。在网上药店购买药品时,购药者针对某种疾病在网上药店上进行相应药品查询。可通过网上各大药品网站进行搜索,结果可以包含品牌,是否进口,是否外用药等,另外还可以按销量或价格进行排序,方便人们自主挑选用药。但是,网上药店包含的药品信息庞杂,不能高效率地向购药者的目标疾病推荐对应的药品。需要说明的是,在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种药品的推荐方法、药品的推荐装置以及实现所述药品的推荐方法的计算机可读存储介质和电子设备,进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。根据本公开实施例的第一方面,提供一种药品的推荐方法,该方法包括:根据获取到的关于患者用药的咨询信息确定至少一个咨询关键词;将所述至少一个咨询关键词输入至医学药品知识图谱,通过所述医学药品知识图谱的关联信息查询进行药品筛选,其中,所述医学药品知识图谱是根据医学文献知识和临床真实世界数据构建;将筛选出的目标推荐药品进行输 ...
【技术保护点】
1.一种药品的推荐方法,其特征在于,该方法包括:根据获取到的关于患者用药的咨询信息确定至少一个咨询关键词;将所述至少一个咨询关键词输入至医学药品知识图谱,通过所述医学药品知识图谱的关联信息查询进行药品筛选,其中,所述医学药品知识图谱是根据医学文献知识和临床真实世界数据构建;将筛选出的目标推荐药品进行输出,以完成对药品的推荐。
【技术特征摘要】
1.一种药品的推荐方法,其特征在于,该方法包括:根据获取到的关于患者用药的咨询信息确定至少一个咨询关键词;将所述至少一个咨询关键词输入至医学药品知识图谱,通过所述医学药品知识图谱的关联信息查询进行药品筛选,其中,所述医学药品知识图谱是根据医学文献知识和临床真实世界数据构建;将筛选出的目标推荐药品进行输出,以完成对药品的推荐。2.根据权利要求1所述的药品的推荐方法,其特征在于,还包括:通过网络爬虫的方式采集海量药品数据,所述药品数据包括:药品名称、药品所适用疾病的疾病名称、药品使用的注意事项;利用图逻辑算法,将所述药品数据中的疾病名称作为出发点,将所述出发点对应的药品名称、药品使用的注意事项进行关联处理,确定“实体-关系-实体”的数据三元组,以构建医学药品知识图谱。3.根据权利要求2所述的药品的推荐方法,其特征在于,所述数据三元组中的实体包括:疾病名称实体、药品名称实体或药品使用的注意事项实体。4.根据权利要求1至3中任一项所述的药品的推荐方法,其特征在于,根据获取到的关于患者用药的咨询信息确定至少一个咨询关键词,包括:利用自然语言处理的方式,从获取到的关于患者用药的咨询信息中获取的咨询关键词包括但不限于:疾病关键词、患者特征关键词和所述患者对药品的反应特点关键词。5.根据权利要求4所述的药品的推荐方法,其特征在于,通过所述医学药品知识图谱的关联信息查询进行药品筛选,包括:根据关于所述患者的疾病关键词在所述医学药品知识图谱中确定对应的疾病名称实体作为目标疾病;基于所述医学药品知识图谱,获取与所述目标疾病相关联的所有药品名称实体作为第一待推荐药品,...
【专利技术属性】
技术研发人员:代亚菲,
申请(专利权)人:京东方科技集团股份有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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