摘要
本发明属于智慧医疗技术领域,提供了一种基于特征融合和图构建的药物推荐方法及系统,对诊断序列、手术序列以及药物序列,分别进行局部特征提取和全局特征提取,融合局部特征提取和全局特征提取,得到诊断表示、手术表示以及药物表示;通过融合局部特征提取和全局特征提取,可更全面地表征患者健康状况;根据电子健康记录数据集,建立电子健康记录图、药物相互作用图和药物敏感图,利用建立的电子健康记录图、药物相互作用图和药物敏感图,以及预设的图注意力网络,得到药物表示,并与特征提取得到的药物表示进行融合,可以展示不同医疗事件在推荐决策中的权重贡献,帮助医生理解推荐背后的逻辑,使模型具备显著的结果解释能力。
技术关键词
电子健康记录
药物推荐方法
全局特征提取
局部特征提取
序列
手术
患者
联合损失函数
一维卷积神经网络
多层感知机层
搜索算法优化
编码技术
电子病历数据
智慧医疗技术
注意力机制
关系
矩阵
系统为您推荐了相关专利信息
功能模块
分子
双靶向多肽
虚拟筛选技术
双靶向功能
智能优化算法
参数寻优方法
径流
长短期记忆模型
数据挖掘算法
水文概率预报方法
组合预测模型
径流
深度学习模型
因子
健康度预测方法
车载电池
融合深度学习
卷积长短期记忆
深度Q网络
自动测试工具
显示器显示画面
图像处理算法
项目
自动测试系统