一种基于多任务学习的个性化用药推荐方法、设备及存储介质

本发明公开了一种基于多任务学习的个性化用药推荐方法、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：步骤1)获取用户的医疗健康数据；步骤2)根据用户的医疗健康数据，获得用户医疗健康特征表示；步骤3)构建医学知识图谱，根据知识图谱中药物实体的信息，获得药物特征表示；步骤4)根据用户医疗健康特征表示和药物特征表示，利用预测函数模型学习用户医疗健康与药物之间的交互情况，计算得到两者发生交互的概率；步骤5)根据步骤4)中获得的概率对药物进行排序，将top‑k的药物推荐给用户。本发明基于多任务学习的思想，充分融合医疗健康数据和医学知识图谱中的有效信息，显著提升个性化用药推荐结果的准确性和推荐结果的可解释性。