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公开(公告)号：CN115631851A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211362544.3
申请日：2022-11-02
Applicant: 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G16H50/20 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/2415 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种处方推荐方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取原始文本信息，其中，原始文本信息包括：问诊文本信息、疾病信息及证候信息；依据预训练模型，对原始文本信息进行向量化处理，得到目标向量数据，其中，目标向量数据包括：问诊向量数据、疾病词向量、证候词向量；依据目标神经网络，对问诊向量数据进行特征提取，得到问诊特征数据，其中，问诊向量数据为对问诊文本信息进行向量化处理后得到的目标向量数据；依据疾病词向量、证候词向量以及问诊特征数据，确定目标处方。本申请解决了由于目前的中医论治系统大多未采用自然语言处理技术，造成论治系统的处方推荐准确率差的技术问题。
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公开(公告)号：CN115631852B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202211363166.0
申请日：2022-11-02
Applicant: 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G16H50/20 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种证型推荐方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取原始文本信息，其中，原始文本信息包括：问诊文本信息和病历文本信息；依据预训练模型，对原始文本信息进行向量化处理，得到目标向量数据，其中，目标向量数据包括：问诊向量数据和病历向量数据；采用第一神经网络对病历向量数据进行特征提取，得到第一特征数据，以及采用第二神经网络对问诊向量数据进行特征提取，得到第二特征数据；依据第一特征数据和第二特征数据，确定目标证型。本申请解决了由于目前的中医辨证系统大多未采用自然语言处理技术，造成辨证系统的证型推荐准确率差的技术问题。
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公开(公告)号：CN115631852A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211363166.0
申请日：2022-11-02
Applicant: 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G16H50/20 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种证型推荐方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取原始文本信息，其中，原始文本信息包括：问诊文本信息和病历文本信息；依据预训练模型，对原始文本信息进行向量化处理，得到目标向量数据，其中，目标向量数据包括：问诊向量数据和病历向量数据；采用第一神经网络对病历向量数据进行特征提取，得到第一特征数据，以及采用第二神经网络对问诊向量数据进行特征提取，得到第二特征数据；依据第一特征数据和第二特征数据，确定目标证型。本申请解决了由于目前的中医辨证系统大多未采用自然语言处理技术，造成辨证系统的证型推荐准确率差的技术问题。
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