摘要
本发明特别涉及一种基于医疗知识图谱的疾病症状推荐方法。该基于医疗知识图谱的疾病症状推荐方法,从医学文献中提取疾病和症状数据,构建知识图谱;利用医院不断产生的医疗记录与病历更新知识图谱中实体之间的关系与各自的权重值;根据患者输入初始症状,从知识图谱中筛选权重最高的五种疾病并排序;然后,针对每种疾病的症状按照权重再次分别排序,取排序靠前的十种症状推荐,供后续进行症状补充。该基于医疗知识图谱的疾病症状推荐方法,能够根据医院诊疗记录不断更新医疗知识图谱,解决了区域性多发疾病推荐症状命中率较低以及推荐数据无法及时更新的问题;同时,无需海量数据集去训练大模型,节省了大量人力物力成本。
技术关键词
医疗知识图谱
疾病
推荐方法
更新知识图谱
知识图谱构建
推荐系统
数据
患者
医院
实体
构建知识图谱
自然语言
医学
病历
关系
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