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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于层次超图卷积网络的药物组合推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120108778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510029532.6，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种基于层次超图卷积网络的药物组合推荐方法及系统是由刘宏志;张子涵;吴中海设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层次超图卷积网络的药物组合推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层次超图卷积网络的药物组合推荐方法及系统，属于机器学习技术领域。所述方法包括：将测试实例与历史就诊序列输入到由层次超图卷积网络构成的药物组合推荐模型，得到不同药物对该测试实例的推荐分数；基于不同药物对该测试实例的推荐分数，得到所述测试实例的药物组合推荐结果。本发明可以更准确地生成药物组合推荐结果。

本发明授权一种基于层次超图卷积网络的药物组合推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层次超图卷积网络的药物组合推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 将测试实例的诊断集合和手术集合输入到药物组合推荐模型中，得到药物组合的推荐分数；其中，所述药物组合推荐模型用于： 计算层次超图中患者超边与访问超边的嵌入表征；其中，所述层次超图包括：实体超边、访问超边和患者超边，所述实体超边基于患者实例的历史就诊记录中的诊断集合、手术集合及药物集合构建，所述访问超边为属于同一访问的实体超边，所述患者超边是连接属于同一患者的所有访问超边； 基于测试实例的诊断集合和手术集合，生成该测试实例的嵌入表示； 根据该测试实例的嵌入表征与患者超边、访问超边的嵌入表征之间的相似度，得到药物组合的推荐分数； 根据药物组合的推荐分数，得到该测试实例的推荐药物组合； 其中，所述基于测试实例的诊断集合和手术集合，生成该测试实例的嵌入表示，包括： 依据测试实例的诊断编号和手术编号对诊断集合及手术集合分别进行独热编码，得到诊断独热向量和编码独热向量； 获取学习后的嵌入矩阵； 将所述学习后的嵌入矩阵与诊断独热向量、编码独热向量相乘，得到诊断嵌入表示和手术嵌入表示； 将所述诊断嵌入表示和所述手术嵌入表示分别输入胶囊网络，以得到每个胶囊的输出值，并将对应胶囊的输出值进行拼接，得到胶囊网络诊断输出和胶囊网络手术输出； 拼接胶囊网络诊断输出和胶囊网络手术输出，得到该测试实例的嵌入表示。

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