一种药物推荐模型构建方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种药物推荐模型构建方法、装置、设备及可读存储介质，涉及药物推荐算法技术领域，包括获取诊断记录和手术记录，以提取患者表征；基于所述患者表征计算药物分配权重；构建初始模型，利用所述药物分配权重训练初始模型，并更新患者表征；基于更新后的患者表征重新计算药物分配权重，利用所述药物分配权重重复训练初始模型，以获得药物推荐模型。本发明专利技术用于解决现有算法中无法根据邻居节点对当前节点的重要性分配不同的权重以及忽略了具有高表征相似度的患者群体特征的技术问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种药物推荐模型构建方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及药物推荐算法
，具体而言，涉及一种药物推荐模型构建方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]药物推荐算法是指根据就诊患者的健康状态，为患者推荐一组用于治疗其已诊断疾病的药物组合的算法。目前已有的药物推荐算法中通常采用图卷积网络(GCN)提取药物节点的特征，但GCN为同一节点的不同邻居分配的权重是完全相同的，这导致GCN无法根据邻居节点对当前节点的重要性分配不同的权重。同时，医生在对当前患者开具药物处方前，会利用类似健康状况的病人之间的相似性来辅助临床分析，但现有的方法通常仅通过计算患者之间的表征相似度来衡量患者之间健康状态的相似程度，忽略了具有高表征相似度的患者群体特征。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种药物推荐模型构建方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0004]第一方面，本申请提供了一种药物推荐模型构建方法，包括：<br/>[0005]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种药物推荐模型构建方法，其特征在于，包括：获取诊断记录和手术记录，以提取患者表征；基于所述患者表征计算药物分配权重；构建初始模型，利用所述药物分配权重训练初始模型，并更新患者表征；基于更新后的患者表征重新计算药物分配权重，利用所述药物分配权重重复训练初始模型，以获得药物推荐模型。2.根据权利要求1所述的药物推荐模型构建方法，其特征在于,所述基于所述患者表征计算药物分配权重，具体包括：构建EHR图和DDI图,其中，DDI包括促进DDI和拮抗DDI；根据所述EHR图和DDI图计算得到安全联合用药实例；基于所述患者表征和安全联合用药实例的相似度计算药物的分配权重,得到第一分配权重；获取历史就诊者的患者表征,基于所述患者表征与历史就诊者的患者表征之间的相似度计算药物的分配权重,得到第二分配权重；将所述第二分配权重中的拮抗DDI的权重进行过滤,得到第三分配权重；利用第一分配权重和第三分配权重计算得到第四分配权重。3.根据权利要求2所述的药物推荐模型构建方法，其特征在于,还包括：使用混合专家系统计算得到多个药物分配权重，所述混合专家系统中包括多个计算通道，每个计算通道获取相同的患者记录和手术记录后计算得到第四分配权重；对所述多个计算通道计算得到的多个第四分配权重进行加权融合得到最终的药物分配权重。4.根据权利要求1所述的药物推荐模型构建方法，其特征在于,所述基于更新后的患者表征重新计算药物分配权重，利用所述药物分配权重重复训练初始模型，以获得药物推荐模型，具体包括：获取预设训练次数；判断所述模型的训练次数是否达到预设训练次数：若否，继续计算药物分配权重，利用所述药物分配权重重复训练模型；若是，结束训练，保存模型参数，得到训练好的药物推荐模型。5.一种药物推荐模型构建装置，其特征在于，包括：获取模块：用于获取诊断记录和手术记录，以提取患者表征；计算模块：用于基于所述患者表征计算药物分配权重；第一训练模块：用于构建初始模型，利用所述药物分配权重训练初始模型，并更新...

【专利技术属性】
技术研发人员：李骁，朱嘉静，刘勇国，张云，陆鑫，李巧勤，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：