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申请/专利权人：宝石花医疗信息科技(成都)有限公司
摘要：本发明公开了一种用药方案推荐方法及系统，方法包括：获取大量患者的病历数据并根据疾病诊断结果对患者进行分群，为该群中的每位患者建立特征向量，将疾病、人口学、诊前体征、诊前症状及用药方案向量合并为输入向量，将诊后体征和症状反馈向量作为输出向量对模型进行训练；将待推荐的患者信息建立疾病、人口学、诊前体征及诊前症状向量，将对应的疾病对应的多种用药方案转化为用药向量分别输入到训练好的模型中，得到各个用药方案的体征和症状反馈预估结果，对预估结果排序得到体征和症状反馈最好的用药方案作为推荐用药方案。本发明可以个体化、高效、准确地为患有一种或多种疾病的患者建议适合其自身的用药方案，提升药效并降低药品副作用。
主权项：1.一种用药方案推荐方法，其特征在于，包括：获取大量患者的病历数据作为数据集，包括：人口学、主诉症状、现病史、体格和检验检查、疾病诊断、实际用药方案、诊后体征及诊后症状反馈数据；根据疾病诊断结果对患者进行分群，并基于所述患者的病历数据为该群中的每位患者建立特征向量，所述特征向量，包括：疾病向量、人口学向量、诊前体征向量、诊前症状向量、用药方案向量以及诊后体征向量及诊后症状反馈向量；将疾病向量、人口学向量、诊前体征向量、诊前症状向量、用药方案向量合并为输入向量，将所述诊后体征和症状反馈向量合并作为输出向量对机器学习模型进行训练，得到训练好的模型；将待推荐的患者信息转化为疾病向量、人口学向量、诊前体征向量、诊前症状向量，以及将该患者对应的疾病对应的多种用药方案转化为用药向量分别输入到训练好的模型中，得到各个用药方案的体征和症状反馈预估结果，并对预估结果进行排序，得到体征和症状反馈最好的用药方案作为推荐用药方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宝石花医疗信息科技(成都)有限公司 一种用药方案推荐方法及系统
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