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申请/专利权人：首都医科大学附属北京友谊医院

摘要：本发明提出的一种精准用药辅助决策方法及系统，在知识库的构建过程中能够针对所获取资源中每个就诊患者的实体以及属性关系构建针对每个就诊患者的轮廓图，将其已知实体以及属性关系输入到用药辅助决策系统中，在辅助决策过程中计算新就诊患者的轮廓图与知识库中的多个患者的轮廓图之间的图间距离时引入关系树的概念，将各个轮廓图转换为其各自对应的关系树的多重集合，从而能够得到就诊轮廓图之间的相似度，医生可以参考相似度最靠前的多个就诊记录做出针对本次就诊精准用药的决策，由于关系树的多重集合能够体现更多的轮廓图特征，从而实现根据轮廓图的全面特征确定相似度，对医生做出的用药决策给出更加精确和全面的助推意义。

主权项：1.一种精准用药辅助决策方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建知识库；所述知识库的构建具体包括如下过程：S11、数据的收集；S12、数据的预处理；S13、从预处理后的数据中进行实体和属性关系提取；其中所述实体包括疾病类别、症状、药物及其属性和患者属性信息，其中所述患者属性信息包括患者的年龄、性别以及身高和体重；所述属性关系包括连接患者属性信息与症状的关系，连接症状与疾病类别的关系，连接疾病类别与相应药物的关系；S14、基于提取的所述实体和所述属性关系为每个患者构建其就诊轮廓图；患者就诊轮廓图构建方式为：患者就诊轮廓图定义为六元组，其中V是顶点的有限集合，是定向边的集合，是顶点标签的有限集合，是定向边标签的有限集合，表示：是向一个顶点分配标签的分配函数，表示是向一个定向边分配标签的分配函数；将步骤S13中提取出的所述实体表示为患者轮廓图中的顶点，实体之间的属性关系表征为它们之间的定向边；S2、输入新就诊患者的相关信息；S3、基于步骤S14中的轮廓图构建方式为新就诊患者构建其就诊轮廓图；S4、计算新就诊患者就诊轮廓图与知识库中患者就诊轮廓图之间的相似度；对于患者就诊轮廓图f，生成其相应的关系树=，其中是顶点，是与顶点相对应的叶的集合，是从顶点到与其相对应的叶的定向边集合，是给与顶点相对应的叶顶点分配标签的分配函数，是给从顶点到与其相对应的叶的定向边分配标签的分配函数,从顶点到叶中的每个顶点都存在定向边，从而得到患者就诊轮廓图f对应的关系树的多重集合，用Tf来表示；患者就诊轮廓图f1和f2对应的关系树T1和T2之间的距离计算表达式为： ；（1）其中，表示两个顶点和之间的距离； ；（2） ；（3） ；（4） ；（5）其中是集合D中定向边标签的多重集合，是集合L中顶点标签的集合；两个患者的轮廓图的关系树的多重集合之间的距离为两个轮廓图之间的图间距离，也是轮廓图之间的相似度，因此患者就诊轮廓图f1和f2之间相似度表达式为： ；（6）其中P是一个映射关系：Tf1Tf2；表示关系树的多重集合中的关系树在关系树的多重集合中的映射结果，用表征；基于公式（1）-（5）求解公式（6）中的；遍历计算新就诊患者轮廓图与所述知识库中所有患者就诊轮廓图的相似度；S5、将相似度进行排序，选出相似度大于设定阈值的就诊记录；S6、基于步骤S5中选出的就诊记录辅助针对新就诊患者做出精准用药决策。

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