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公开(公告)号：CN115602273A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211281449.0
申请日：2022-10-19
Abstract: 本发明公开了一种结合临床知识图谱与多模态信息融合的中医辅助决策方法及装置，涉及医学大数据、知识图谱、人工智能领域。针对中医重传承、重实践、复杂系统，大量隐性知识存在于个案验案的特点，本发明结合异质网络嵌入、图神经网络推理、深度学习可解释性技术，实现了中医药知识图谱构建与表示学习下的中医四诊多模态数据采集、信息提取、校正过滤、信息融合决策的一体化框架。具有小样本学习、可解释性强等优越性，在支持人机协同的专科/专病/名医个性化知识图谱构建，促进中医诊疗知识发现向诊疗辅助决策转化等方面有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119480148A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411395741.4
申请日：2024-10-08
IPC: G16H70/40 , G16H50/20 , G16H10/60 , G16H50/70 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种临床中西药联用相关不良反应的风险预测方法及系统，方法包括采集先验数据、历史临床数据以及现实电子病历数据，基于先验数据以及历史临床数据构建药物‑不良反应的映射关系数据库；根据映射关系数据库进行药物‑不良反应的知识表示学习和知识图谱建模；根据现实电子病历数据采用自监督模型获取医嘱信息和潜在不良反应在时间动态图上的目标特征；构建预测模型，分析预测输入模型的医嘱信息与不良反应之间的关系，可视化输出药物与不良反应的关联性、潜在风险以及风险依据。本发明通过不良反应的关联性、潜在风险以及风险依据辅助临床医师和药学人员动态实时分析监测临床用药情况，提升临床用药安全性，降低药物不良反应发生率。
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公开(公告)号：CN118428460A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410476245.5
申请日：2024-04-19
Abstract: 本发明公开一种间质性肺疾病知识库构建方法、系统、设备，本方法包括以下步骤：获取医案数据，筛选出满足医案要求的数据，形成医案数据集；构建验案知识本体库；提取医案数据集中的知识元信息，形成知识元数据集；确定知识元节点；通过关联规则学习证‑症‑药关联关系，根据证‑症‑药关联关系以及关联频次聚类关联所述知识元节点，形成热聚类分析图；确定医案数据集中的样本特征，生成症状、中医知识向量地图，进行症状、药物聚类，生成随症知识地图；构建知识图谱，分析知识图谱与实际诊疗行为，完成间质性肺疾病知识库构建。本申请形成诊疗间质性肺病的中医方案，对推动中医药的发展及传承均有极大的帮助。
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公开(公告)号：CN115687642A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211274375.8
申请日：2022-10-18
Abstract: 本发明公开了一种基于临床知识图谱表示学习的中医诊疗知识发现方法与装置，涉及医学大数据、知识图谱技术领域，本发明针对中医药知识图谱的实体间关系映射模糊、复杂的特点，创新了基于规则的潜在多跳因果关系筛选生成模块实现多跳关系识别和扩充、进而通过融合知识图谱上下文的动态编码知识表示模型，将三元组补全和多跳关系预测统一起来，有效解决了中医药理法方药多跳关系元组潜在因果关系的学习问题，提升了中医药知识图谱表示学习模型性能，最终通过知识蒸馏优化中医药诊疗知识发现和临床辅助决策下游应用。该框架在知识图谱融合推理中医诊疗知识发现、辅助决策、知识问答等方面有广泛的应用前景。
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