【摘 要】
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随着自然语言处理和机器学习在医疗领域上的应用,医疗信息水平快速发展,智能辅助系统在医疗领域得到了应用并逐渐引起人们的关注和重视。其中药品辅助推荐系统是典型的应用之一,此类系统的设计和开发受到众多医疗机构的关注,并在不同的临床应用中得到了广泛的应用。随着知识图谱的不断发展,推荐系统依靠知识图谱灵活的存储特性在拓展性、反应速度方面远超一般系统。因此,本文设计了一种以慢阻肺知识图谱为基础搭建的药品推荐系
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随着自然语言处理和机器学习在医疗领域上的应用,医疗信息水平快速发展,智能辅助系统在医疗领域得到了应用并逐渐引起人们的关注和重视。其中药品辅助推荐系统是典型的应用之一,此类系统的设计和开发受到众多医疗机构的关注,并在不同的临床应用中得到了广泛的应用。随着知识图谱的不断发展,推荐系统依靠知识图谱灵活的存储特性在拓展性、反应速度方面远超一般系统。因此,本文设计了一种以慢阻肺知识图谱为基础搭建的药品推荐系统,在考虑患者基本信息、临床症状和医生诊断的基础上进行药品推荐,对医生的诊疗进行辅助,达到提高诊疗效率的目的。本论文研究内容如下:（1）在知识图谱构建的过程中,通过对常用算法的研究,BERT模型凭借自身Attention机制能够并行计算的特性,使得提取命名实体的准确性更高,所以命名实体识别技术采用BERT模型来进行实体抽取。关系抽取技术采用SSAN模型来解决文档级别关系抽取中常出现Co-reference与Co-Occurrence问题,以此得到更加优秀的关系抽取效果。将关系与命名实体组合构建为知识的三元组,完成慢阻肺知识图谱的搭建。（2）在慢阻肺知识图谱的基础上,本文采用TransD模型将知识图谱中的实体和关系表征为低维向量,同时采用增强型LSTM模型将患者基本信息、症状和诊断的文本信息向量化后一同输入基于DKN模型网络结构的推荐系统中。DKN模型引入Attention Network通过点积计算患者向量和图谱中药品向量之间的相似性,得到最终的推荐结果。实验结果表明该模型更好地整合了患者的基本信息、临床症状以及诊断等多源异构信息,完成了知识驱动的端到端药品推荐系统。（3）通过应用SpringBoot、Pytorch以及VUE前端框架,搭建了基于知识图谱的慢阻肺疾病药品推荐系统。经测试该系统可以根据医生输入的患者信息,精准高效地为医生推荐多种药品,达到辅助诊疗的目的,具有良好的实际意义。
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