一种基于医疗知识图谱的患者检查项目推荐方法

本申请涉及一种基于医疗知识图谱的患者检查项目推荐方法。所述方法包括：首先获取医疗领域历史数据，从中提取关键信息生成实体关系三元组，进而构建医疗知识图谱；接着基于患者输入信息生成患者状态子图谱，采用改进的TransD模型处理医疗知识图谱，确定实体‑关系对的唯一表示；然后将患者状态子图谱映射至唯一表示空间，获取患者与检查项目相关实体的向量表示，通过计算向量间相似度值得到相似度值矩阵；最后根据该矩阵对检查项目进行优先级排序，经阈值筛选并结合图神经网络验证优化调整优先级，生成最终推荐列表。采用本方法能够有为患者精准推荐检查项目，辅助医生提高就诊效率，减少患者排队等候时间，显著提升患者就医体验。