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龙图腾网恭喜腾讯医疗健康(深圳)有限公司申请的专利药物推荐方法、训练模型方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115116578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210612978.8，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权药物推荐方法、训练模型方法、装置、电子设备及存储介质是由卞天;徐挺洋;荣钰;李佳设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本药物推荐方法、训练模型方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种药物推荐方法、训练模型方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能的智能医疗领域。该药物推荐的方法，包括：根据用户服用药物情况，确定服用第一药物的各用户；利用药物相互作用模型，得到该第一药物的第一表征向量；该药物相互作用模型是根据药物间相互作用关系构建的图网络得到的；利用药物推荐模型，根据服用该第一药物的各用户的原始特征、该第一表征向量和第一用户的原始特征，确定是否向该第一用户推荐该第一药物；该药物推荐模型是根据用户样本对该第一药物样本的真实服用情况对机器学习模型进行训练得到的。本申请实施例能够基于药物间相互作用进行药物推荐，从而推荐更加安全和合适的药物。

本发明授权药物推荐方法、训练模型方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种药物推荐的方法，其特征在于，包括：根据用户服用药物情况，确定服用第一药物的各用户和第一用户服用的各药物；利用药物相互作用模型，得到所述第一药物的第一表征向量和所述第一用户服用的各药物的表征向量；其中，所述药物相互作用模型是根据药物间相互作用关系构建的图网络得到的；利用药物推荐模型，根据服用所述第一药物的各用户的原始特征、所述第一表征向量和所述第一用户服用的各药物的表征向量，得到所述第一药物的第二表征向量；以及根据所述第一用户的原始特征和所述第二表征向量，确定是否向所述第一用户推荐所述第一药物；其中，所述药物推荐模型是根据第一药物样本的表征向量和用户样本对所述第一药物样本的真实服用情况对机器学习模型进行训练得到的，所述第一药物样本的表征向量是基于所述药物相互作用模型得到的；其中，所述药物推荐模型包括全连接网络和图卷积网络；其中，所述根据服用所述第一药物的各用户的原始特征、所述第一表征向量和所述第一用户服用的各药物的表征向量，得到所述第一药物的第二表征向量，包括；利用全连接网络，将服用所述第一药物的各用户的原始特征、所述第一表征向量和所述第一用户服用的各药物的表征向量映射到相同的特征维度，得到服用所述第一药物的各用户的初始隐层表征、所述第一药物的初始隐层表征和所述第一用户服用的各药物的初始隐层表征；将服用所述第一药物的各用户的初始隐层表征和所述第一用户服用的各药物的初始隐层表征输入图卷积网络，得到所述第一药物的更新隐层表征；根据所述第一药物的更新隐层表征和所述第一药物的初始隐层表征，得到所述第二表征向量。

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