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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于多粒度视角患者表征的药物推荐方法及系统，涉及自然语言处理技术领域。本发明通过在token粒度、sequence粒度和visit粒度上获取患者的统一表征信息，并利用历史‑当前表征匹配度检索机制获取患者对药物的选择偏好，从而提供更为精确和个性化的药物推荐策略。本发明旨在：通过多粒度视角编码患者信息，使表征更丰富；通过历史用药门控检索模块有效应对患者选择偏好带来的偏差问题；提高药物推荐结果的准确度，显著提升药物推荐系统的性能。
主权项：1.一种基于多粒度视角患者表征的药物推荐方法，其特征在于，所述方法包括：将患者的诊断和手术标签序列投影至嵌入空间获取患者诊断和手术的嵌入表示序列，同时获取所有药物的嵌入表示；对患者诊断和手术的嵌入表示序列使用变换器编码器TransformerEncoder进行编码，得到患者在诊断和手术方面的token粒度级表示；使用双向逻辑门控单元BiGRU压缩患者的token粒度级表示矩阵，得到患者在诊断和手术方面的序列表示向量，并将患者在诊断和手术方面的序列表示向量进行拼接操作得到患者的sequence粒度级表示；使用长短期记忆网络LSTM编码患者所有访问的sequence粒度级表示序列，得到患者的visit粒度级表示；分别将患者当前和每次历史访问的sequence粒度级表示向量和visit粒度级表示序列利用多层感知机MLP进行信息比对，得到患者的sequence粒度级和visit粒度级的历史用药得分向量；分别将患者的token粒度级表示、sequence粒度级表示、visit粒度级表示和药物的嵌入表示进行相似度匹配，得到每种药物在各个粒度级的使用得分向量；基于使用得分向量和历史用药得分向量，得到每种药物最终的使用概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于多粒度视角患者表征的药物推荐方法及系统
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