公开(公告)号：CN116504351A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310471299.8

申请日：2023-04-27

申请人： 西南交通大学

发明人： 滕飞 ,  林工钞 ,  胡晓鹏 ,  顾瑾 ,  徐珽 ,  金朝晖 ,  姚远 ,  武云 ,  刘曦 ,  王億科

IPC分类号： G16H20/10 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G16H70/40 ,  G06F16/36 ,  G06F18/243 ,  G06N5/04 ,  G06N20/20

摘要： 本发明公开了一种共病模式下的潜在不适当用药检测方法，包括以下步骤：对原始病历数据进行处理，获得训练后的机器学习模型；根据药物标准中潜在不适当用药的相关因素构建知识图谱，建立基于原始特征的知识图谱路径推理模型；将机器学习模型的预测结果和知识图谱路径推理模型的推理结果进行结合，获得潜在不适当用药检测结果。本发明弥补了机器学习对于低频潜在不适当用药预测能力弱的问题，增加了预测结果的准确性和可靠性，同时减少了对样本数据的依赖，因此具有较高的临床应用价值。