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公开(公告)号：CN119028533A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410981466.8
申请日：2024-07-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G16H20/90 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种变分深度生成的中医处方推荐方法及系统，属于临床智能辅助诊疗技术领域，提出了一种变分深度生成的中医处方推荐模型，包含患者表征学习和处方推荐两部分，患者表征学习模块以患者症状向量为输入，使用多层卷积网络编码器从中学习症状信息，得到患者的显式表示，然后利用高斯分布采样在显示表示的基础上融合隐式表示，使患者表示更具多样性和真实性。处方推荐包括中药概率生成模块和目标优化模块，中药概率生成模块使用多层卷积网络解码器学习患者表示，生成每个中药被推荐的概率，目标优化模块使用成对中药排序优化损失和多尺度对比损失优化模型的参数，提升模型的准确性和鲁棒性。
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