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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明提供一种基于Siamese对比学习网络的药物推荐方法，包括：设计双重循环神经网络，对电子病历中的诊断、处方和药物信息进行编码嵌入；构建诊断和处方关系图谱，利用知识增强网络学习症状表示；构建药物分子结构图，利用知识增强网络学习症状表示；利用Causal‑Siamese网络对比学习药物表示，预测推荐用药代码；构造对比损失函数和增强损失函数，利用对比损失函数和增强损失函数平衡损失，实现精准用药推荐。通过分析真实数据集MIMIC‑III上的各项评估指标结果，本发明在药物推荐方面有着重要的意义。
主权项：1.一种基于Siamese对比学习网络的药物推荐方法，其特征在于，包括：S1、设计双重循环神经网络，对电子病历中的诊断、处方和药物信息进行编码嵌入；S2、构建诊断和处方关系图谱，利用知识增强网络学习症状表示；S3、构建药物分子结构图，利用知识增强网络学习症状表示；S4、利用Causal-Siamese网络对比学习药物表示，预测推荐用药代码；S5、构造对比损失函数和增强损失函数，利用对比损失函数和增强损失函数平衡损失，实现精准用药推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于Siamese对比学习网络的药物推荐方法
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