公开(公告)号：CN111191020B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN201911373211.9

申请日：2019-12-27

Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院) ,  南京如兴汇企业发展有限公司

Inventor： 刘云 ,  张小亮 ,  王永庆 ,  缪姝妹 ,  叶欣 ,  徐俊捷 ,  柯善星 ,  邱帅 ,  景慎旗 ,  单涛 ,  卢姗 ,  郭建军 ,  王忠民

IPC: G06F16/335 ,  G06F16/36 ,  G16H20/10 ,  G16H70/40

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和知识图谱的处方推荐方法和系统。所述推荐方法包括以下步骤：获取诊断信息并进行解析，得到一条或多条诊断明细，包括患者信息、医生信息及疾病诊断；将所述诊断明细输入预先构建的机器学习模型进行推理，得到针对所述诊断明细的初始推荐列表；根据所述初始推荐列表中包含的药品信息，从药品知识图谱中获取与所述药品相关联的关系图网络；根据所述关系图网络筛选并排除禁忌药品后给出最终推荐列表。本发明结合了机器学习的快速学习能力和知识图谱对数据的挖掘、关联展示能力，能够实现处方精确推荐，同时提高处方生成效率，可满足门诊医师开方需求，提高医生工作效率，减少医疗错误。

公开(公告)号：CN111191020A

公开(公告)日：2020-05-22

申请号：CN201911373211.9

申请日：2019-12-27

Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院) ,  南京如兴汇企业发展有限公司

Inventor： 刘云 ,  张小亮 ,  王永庆 ,  缪姝妹 ,  叶欣 ,  徐俊捷 ,  柯善星 ,  邱帅 ,  景慎旗 ,  单涛 ,  卢姗 ,  郭建军 ,  王忠民

IPC: G06F16/335 ,  G06F16/36 ,  G16H20/10 ,  G16H70/40

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和知识图谱的处方推荐方法和系统。所述推荐方法包括以下步骤：获取诊断信息并进行解析，得到一条或多条诊断明细，包括患者信息、医生信息及疾病诊断；将所述诊断明细输入预先构建的机器学习模型进行推理，得到针对所述诊断明细的初始推荐列表；根据所述初始推荐列表中包含的药品信息，从药品知识图谱中获取与所述药品相关联的关系图网络；根据所述关系图网络筛选并排除禁忌药品后给出最终推荐列表。本发明结合了机器学习的快速学习能力和知识图谱对数据的挖掘、关联展示能力，能够实现处方精确推荐，同时提高处方生成效率，可满足门诊医师开方需求，提高医生工作效率，减少医疗错误。