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公开(公告)号:CN119132500A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411094341.X
申请日:2024-08-09
Applicant: 四川省医学科学院·四川省人民医院 , 北京诺道认知医学科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于大语言模型的老年多重用药的决策方法及装置,涉及数据处理技术领域,将目标用户的用户信息输入关键信息提取模型,得到所述目标用户的关键医学信息;将所述关键医学信息通过开源向量模型进行向量化处理后,得到关键医学向量信息;在向量数据库中,获取与所述关键医学向量信息匹配的多重用药以及合并症的临床路径,并通过知识图谱大语言模型,将所述临床路径转换为三元组信息以及对应的描述信息;其中,所述三元组信息包括:节点、关系、属性;基于EviMed base模型,结合所述三元组信息和描述信息,进行临床路径文本的总结生成,生成与用户信息相对应的多重用药以及合并症管理的临床路径推理结果。
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公开(公告)号:CN110459330A
公开(公告)日:2019-11-15
申请号:CN201910566839.4
申请日:2019-06-27
Applicant: 四川省人民医院 , 四川省肿瘤医院 , 北京诺道认知医学科技有限公司
IPC: G16H70/40
Abstract: 本发明实施例提供一种药物适应症预测方法及装置。其中,方法包括:对各患者的诊疗数据进行数据清洗,获取用药信息、症状诊断信息和治疗结局信息;利用逻辑运算扫描检测算法,根据用药信息、症状诊断信息和治疗结局信息,获取药物适应症预测结果;其中,用药信息、症状诊断信息和治疗结局信息均由0-1变量构成。本发明实施例提供的药物适应症预测方法及装置,利用逻辑运算扫描检测算法,根据用药信息、症状诊断信息和治疗结局信息,挖掘出用药信息中每一药物与症状诊断信息中每一适应症之间的交互效应,根据其中具有关联关系的组合获取药物适应症预测结果,能一次性获得多种药物的适应症预测结果,预测的效率更高,全面性更好。
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