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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于多元知识混合检索增强的药物不良反应事件识别方法和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：CN120767012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511280583.2，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权基于多元知识混合检索增强的药物不良反应事件识别方法和系统是由武学鸿;李敏设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多元知识混合检索增强的药物不良反应事件识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多元知识混合检索增强的药物不良反应事件识别方法和系统，包括：从待识别的临床病程记录中提取药物实体和分割病程记录，得到药物实体集合和句子集合；针对提取到的每个药物实体，在预构建的多元知识库中检索：与其具有上下位关系的药物概念知识，以及与其存在不良反应关系的药物不良反应知识；针对分割得到的每个句子，在预构建的多元知识库中检索：满足第一相似度要求的疑似药物不良反应事件，以及满足第二相似度要求的药物领域文本知识；最终调用大语言模型，以检索到的所有知识作为参考知识，从待识别的临床病程记录中，识别药物不良反应事件。本发明能够提升药物不良反应事件识别的准确性和可靠性。

本发明授权基于多元知识混合检索增强的药物不良反应事件识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多元知识混合检索增强的药物不良反应事件识别方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取待识别的临床病程记录，从中提取药物实体和分割病程记录，分别得到药物实体集合和句子集合； 步骤2，针对提取到的每个药物实体，在预构建的多元知识库中检索：与其具有上下位关系的药物概念知识，以及与其存在不良反应关系的药物不良反应知识； 针对分割得到的每个句子，在预构建的多元知识库中检索：属于与其相似度最大的N1个且满足第一相似度阈值的疑似药物不良反应事件，以及属于与其相似度最大的N2个且满足第二相似度阈值的药物领域文本知识； 步骤3，调用大语言模型，以步骤2检索到的所有知识作为参考知识，从待识别的临床病程记录中，识别药物不良反应事件； 其中，所述多元知识库，包括药物概念知识库DRCK、药物不良反应知识库ADRK、药物不良反应事件知识库ADEK和药物领域文本知识库DDPK；所述药物概念知识库DRCK和药物不良反应知识库ADRK中，分别用于存储药物概念知识和药物不良反应知识；所述药物不良反应事件知识库ADEK和药物领域文本知识库DDPK，分别用于存储疑似的药物不良反应事件和药物领域文本知识； 所述药物概念知识库DRCK，以三元组的方式存储每种药物实体的上下位概念关系； 所述药物不良反应知识库ADRK，以三元组的方式存储每种药物实体与不良反应实体之间的关系； 所述药物不良反应事件知识库ADEK，用于存储疑似的药物不良反应事件，每条疑似的药物不良反应事件包括语句描述、药物实体、不良反应实体和标签； 所述药物领域文本知识库DDPK，存储每种药物实体的药物领域文本知识； 其中，使用本体语义关系SubClassOf，在药物概念知识库DRCK中构建每种药物实体的上下位概念关系；采用深度优先搜索方法，从目标药物实体开始，在药物概念知识库DRCK中利用本体语义关系SubClassOf，向上检索目标药物实体的所有上位药物概念，向下检索目标药物实体的所有下位药物概念； 其中，在检索疑似药物不良反应事件时，基于目标句子与药物不良反应事件知识库ADEK中每条疑似的药物不良反应事件中的语句描述之间的向量化相似度，从中选择向量相似度最高的N1个且满足相似度不小于第一相似度阈值的疑似药物不良反应事件； 其中，在检索药物领域文本知识时，基于目标句子与药物领域文本知识库DDPK中每种药物实体的药物领域文本知识之间的向量化相似度，从中选择向量相似度最高的N2个且满足相似度不小于第二相似度阈值的药物领域文本知识。

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