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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明属于医疗健康和人工智能技术领域，提供了基于对比学习和标签注意力的药物组合推荐方法及系统，本发明采用交叉注意力机制对诊断视图和手术操作视图进行双向交互，并以多视图对比学习目标增强不同视角表征的一致性，从而获得更全面、鲁棒的患者特征表示；本发明引入标签注意力模块构建药物标签与患者历史访问之间的自适应映射，让模型能够从整个病史的角度权衡每种药物的合理性，使解码过程更加个性化；本发明提出的标签注意力机制使药物的表征能够融入患者的历史信息，药物之间的差异性和关联性也能够在注意力权重中得以体现，使得药物表征更加丰富。
主权项：1.基于对比学习和标签注意力的药物组合推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：获取患者的HER数据，将HER数据表示为诊断序列和手术操作序列；结合诊断序列和手术操作序列和训练好的药物推荐模型得到药物推荐结果；其中，所述药物推荐模型的构建过程包括：将诊断序列和手术操作序列输入至对应的嵌入矩阵中，加入位置编码，得到初始诊断表征和手术操作表征；利用交叉注意力机制对初始诊断表征和手术操作表征进行交互融合，获取捕获了关注不同视图信息的诊断序列表征和手术操作表征；将捕获了关注不同视图信息的诊断序列表征和手术操作表征拼接后，输入至前馈神经网络中，得到最终的患者隐层表征；结合患者隐层表征和标签注意力机制，得到标签感知权重矩阵，结合标签感知权重矩阵和患者隐层表征得到融合所有历史就诊信息的标签感知矩阵，标签感知矩阵经过前馈神经网络，输出维度等于药物种类数的药物评分向量，获得最终的药物推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于对比学习和标签注意力的药物组合推荐方法及系统
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