一种基于图谱与大语言模型融合的药物配伍禁忌检测方法

本发明公开了一种基于图谱与大语言模型融合的药物配伍禁忌检测方法。包括：对处方中的药物名称进行标准化处理，并映射为统一的国家标准编码，生成药物对集合。结合医疗领域大语言模型抽取药物交互三元组，构建异构药物知识图谱。基于图神经网络与对比学习机制，对知识图谱进行嵌入表示学习，提升药物节点特征的判别能力。针对存在显式交互路径的药物对，进行路径检索与风险评分；对于无显式路径的药物对，利用化学成分相似性筛选替代药物，通过结构化提示输入预训练大语言模型，预测潜在交互关系及可信度，补充隐含风险信息。该方法有效解决了传统知识图谱覆盖不足及推理能力有限的问题，提升了检测的全面性与可靠性。