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申请/专利权人：西南交通大学

摘要：本发明公开了一种知识数据双驱动的合理用药预测方法，包括获取原始数据，将原始数据按照预设方式进行预处理；对预处理后的数据集按照不同的数据类型进行编码；利用机器学习模型对表征数据进行训练；获取合理用药的专家知识，构建可视化知识图谱；采用基于路径推理的方式对可视化知识图谱进行推理，得到知识驱动的合理用药预测模型；将数据驱动的合理用药预测模型与知识驱动的合理用药预测模型进行融合，得到知识数据双驱动的合理用药预测模型，进行可解释性合理用药预测。本发明基于多维度特征数据，能够提高对该患者的药物选择以及药物剂量预测的准确性和鲁棒性；采用的数据与知识双驱动的方式，能有效提高合理用药方案的可信度。

主权项：1.一种知识数据双驱动的合理用药预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始数据，将原始数据按照预设方式进行预处理，得到预处理后的数据集；所述原始数据具体包括：患者健康数据、检查指标数据、药物相互作用数据和检查仪器设备数据；对预处理后的数据集按照不同的数据类型进行编码，得到每条数据的表征数据；利用机器学习模型对表征数据进行训练，得到数据驱动的合理用药预测模型；获取合理用药的专家知识，构建可视化知识图谱；具体包括：获取合理用药专家知识，采用七步法构建知识图谱本体；第一步确定本体范围，将本体范围确定在药物、人群两方面，并引申出姓名、性别、体重、疾病、检查指标、症状、用药频率、用药方式、药物相互作用、体外配伍、治疗范围、不良反应、给药结果；第二步考虑复用现有本体，只在药品概念的属性方面，参考药品说明书以及医学领域公开的知识图谱药品部分的本体结构；第三步分析领域知识，根据医学领域专业人士提供的指导和意见，结合药品说明书、相关文献以及专家知识，完成领域知识分析；第四步构建本体框架，根据对知识的分析，以人群和药品作为概念，药品与人群之间为用药关系，药品中包含：药品成分、用药时长、规格、相互作用、体外配伍、治疗疾病、治疗症状、不良反应疾病、不良反应症状；人群中包含：检测指标、患有疾病、患有症状、年龄、性别、体重、用药频率、用药方式、用药结果；第五步表示本体，采用Protégé进行本体表示；第六步评价本体，完成本体表示后，由医学专家对本体进行评价；第七步确定本体，在专家对本体进行评价后，根据意见进行修改和优化，最终完成本体层的构建；根据知识图谱本体结构，从知识中抽取出相关的实体以及实体之间的关系，将抽取的实体和关系进行匹配，形成三元组；将获取的三元组进行对齐，将语义相同的多个实体对齐为一个实体，将对齐后的所有三元组整理成结构化的数据，利用图数据库模型构建成可视化知识图谱；其中将对齐后的所有三元组整理成结构化的数据具体包括将数据整理成一个实体表和一个关系表，实体表包括所有实体并为每个实体生成一个唯一的id；关系表包括两个实体的id以及两个实体的关系；采用基于路径推理的方式对可视化知识图谱进行推理，得到知识驱动的合理用药预测模型；具体包括：采用Cypher语言对可视化知识图谱进行查询检索，得到推理结果实体，具体包括首先通过匹配得到患者的各类信息作为起始点集合；然后将每个起始节点与想要结果类型之间的关系作为每个起始点的路径关系，所有起始点出发的到的实体都作为候选实体；最后获取以每个起始点出发得到的共同实体，得到推理结果实体；根据推理结果实体，将所有起始点到达结果的实体作为结果的可解释推理路径，为结果提供解释性，路径由可视化知识图谱展示出来，实现基于路径的知识图谱推理；将数据驱动的合理用药预测模型与知识驱动的合理用药预测模型进行融合，得到知识数据双驱动的合理用药预测模型，进行可解释性合理用药预测，具体包括：对当前数据利用知识数据双驱动的合理用药预测模型进行合理用药预测；当数据驱动的合理用药预测模型与知识驱动的合理用药预测模型的预测结果一致时，共同输出作为最终结果；当样本数据较少时，采用知识驱动的合理用药预测模型的预测结果为最终结果，当样本数据多时，采用数据驱动的合理用药预测模型的预测为最终结果；采用基于SHAP的机器学习模型对得到的最终预测结果进行解释。

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百度查询： 西南交通大学 一种知识数据双驱动的合理用药预测方法