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申请/专利权人：中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)
摘要：本申请实施例提供一种基于药物反馈挖掘的风险药物识别方法及系统，运用深度学习模型进行药物风险矢量提取，并依据多个药物风险因子对应的风险因子挖掘网络，进行风险因子挖掘并生成风险因子关联矢量序列，而后根据风险知识关系网络，对药物风险矢量序列进行风险知识关系解析，生成风险知识关系矢量序列，最后依据风险因子关联矢量序列和风险知识关系矢量序列进行多维度药物风险识别，生成各药物风险因子对应的药物风险识别结果。由此，利用深度学习模型、风险因子挖掘网络及风险知识关系网络等多种工具，可以全面、深入地分析药物风险，增强了药物风险识别的准确性和可靠性，并且能够全面地反映出各个药物风险因子对应的风险级别。
主权项：1.一种基于药物反馈挖掘的风险药物识别方法，其特征在于，应用于药物反馈挖掘系统，所述方法包括：获取目标药物反馈事件对应的药物反馈文本集和待识别风险药物对应的药物属性知识数据；依据多个深度学习模型对所述药物反馈文本集和所述药物属性知识数据进行药物风险矢量提取，生成各所述深度学习模型提取到的药物风险矢量序列；依据多个药物风险因子对应的风险因子挖掘网络对各所述深度学习模型提取到的药物风险矢量序列进行风险因子挖掘，生成各所述风险因子挖掘网络提取到的风险因子关联矢量序列；依据风险知识关系网络对各所述深度学习模型提取到的药物风险矢量序列进行风险知识关系解析，生成所述风险知识关系网络提取到的风险知识关系矢量序列；所述药物风险因子反映所述目标药物反馈事件对所述待识别风险药物反馈的潜在身体风险；多个所述药物风险因子之间存在风险知识关系；依据所述风险因子关联矢量序列和所述风险知识关系矢量序列进行多维度药物风险识别，生成各所述药物风险因子对应的药物风险识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所) 基于药物反馈挖掘的风险药物识别方法及系统
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