【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自然语言处理的，尤其涉及一种基于多粒度视角患者表征的药物推荐方法及系统。
技术介绍
1、药物推荐系统是医疗信息技术中的一个重要组成部分，它通过分析患者的个体健康数据、药物信息以及相关医学知识来辅助医生为患者选择最合适的药物治疗方案。这些系统通常集成了复杂的算法和模型，能够处理大量的数据，并从中提取出有用的信息以支持决策过程。药物推荐系统的使用可以显著提高治疗的个性化水平，减少药物治疗中的错误，优化患者的治疗效果，并提高整个医疗体系的效率。
2、现有的药物推荐技术主要基于两种方法：基于实例的方法和基于纵向的方法。基于实例的方法侧重于分析单个病例与已知病例之间的相似性，通过比较新病例与历史病例的特征来推荐药物。而基于纵向的方法则关注于患者的历史医疗记录，通过分析患者随时间变化的医疗数据来预测未来的药物需求。这两种方法都试图从不同的角度捕捉患者的状况和需要，以便提供更准确的药物推荐。
3、尽管现有技术在一定程度上能够提供有效的药物推荐，但它们在对患者表征进行建模的过程中存在一些缺陷。首先，这些方法往往缺乏...
【技术保护点】
1.一种基于多粒度视角患者表征的药物推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多粒度视角患者表征的药物推荐方法，其特征在于，分别将患者当前和每次历史visit的sequence粒度级表示向量和visit粒度级表示序列利用多层感知机MLP进行信息比对，得到患者的sequence粒度级和visit粒度级的历史用药得分向量，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多粒度视角患者表征的药物推荐方法，其特征在于，分别将患者当前和每次历史visit的sequence粒度级表示向量和visit粒度级表示序列利用多层感知机MLP进行...
【技术特征摘要】
1.一种基于多粒度视角患者表征的药物推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多粒度视角患者表征的药物推荐方法，其特征在于，分别将患者当前和每次历史visit的sequence粒度级表示向量和visit粒度级表示序列利用多层感知机mlp进行信息比对，得到患者的sequence粒度级和visit粒度级的历史用药得分向量，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多粒度视角患者表征的药物推荐方法，其特征在于，分别将患者当前和每次历史visit的sequence粒度级表示向量和visit粒度级表示序列利用多层感知机mlp进行信息比对，得到患者的sequence粒度级和visit粒度级的历史用药得分向量，包括：<...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。