一种基于细粒度关系增强的药物推荐方法及系统

本发明公开了一种基于细粒度关系增强的药物推荐方法及系统，属于人工智能及数字医疗技术领域。针对如何对EHR医疗数据中不同医疗实体之间的复杂关系进行有效提取，实现药物的精准推荐，通过利用异构图表示学习方法对医疗数据集中的实体信息进行建模，以应对医疗数据的低质和稀疏性；通过多症状提取器提取多种症状的表示，将病人表示细化为多症状表示，建立症状与药物的关系实现个性化的药物推荐。所述系统包括计算机处理器、EHR历史病历数据集存储单元、图数据处理单元、细粒度关系增强药物推荐模型训练单元以及药物推荐单元，通过该系统能更好的提取病人的多症状表示，建立多症状与药物的关系实现个性化的药物推荐，提高药物推荐的准确性和可靠性。