[發明專利]一種藥材的輔助開方方法、裝置、存儲介質及終端

在審

• 申請號: 202010291821.0
• 申請日: 2020-04-14
• 公開（公告）號: CN111599433A
• 公開（公告）日: 2020-08-28
• 發明（設計）人: 雷煜;高偉;劉金壘;姚金陽;劉思源
• 申請（專利權）人: 北京決明科技有限公司
• 主分類號: G16H20/10
• 分類號: G16H20/10;G16H50/20;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 付婧

本發明公開了一種藥材的輔助開方方法、裝置、存儲介質及終端，所述方法包括：接收用戶輸入的癥狀描述文本信息；將所述癥狀描述文本信息輸入預先訓練的輔助開方模型中，生成藥材集合；基于所述藥材集合生成推薦藥材集合，所述藥材集合中藥材數量大于或等于所述推薦藥材集合中藥材數量；將所述推薦藥材集合在顯示界面進行展示。因此，采用本申請實施例，可以輔助臨床醫生針對病人的癥狀進行配藥，提高臨床診斷效率。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別涉及一種藥材的輔助開方方法、裝置、存儲介質及終端。

背景技術

中醫作為中國傳統文化的重要組成部分，擁有悠久的歷史和深厚的底蘊。在中醫數千年的發展過程中，人們對中藥材的屬性和功效有了深刻的認識，在此基礎上發展了若干對疾病治療具有顯著效果的經典方劑。隨著人工智能技術，特別是自然語言處理技術的發展，將先進的人工智能技術應用于海量的中醫醫案數據分析，從中提取出中醫幾千年發展過程中沉淀下來的癥狀和藥材之間的關系，并將相關技術應用于臨床，輔助廣大臨床醫生針對病人的癥狀進行配藥具有重要價值。

目前輔助廣大臨床醫生針對病人的癥狀進行配藥的中醫輔助開方方法，主要是通過計算文本相似性，找到跟癥狀相似性最高的方劑。由于目前這種中醫輔助開方方法是只能在固定的方劑集合中選取方劑，而且方劑的藥材組成是固定不變的，不能完全適應不同疾病癥狀的變化，從而導致降低了臨床診斷效率。

發明內容

本申請實施例提供了一種藥材的輔助開方方法、裝置、存儲介質及終端。為了對披露的實施例的一些方面有一個基本的理解，下面給出了簡單的概括。該概括部分不是泛泛評述，也不是要確定關鍵/重要組成元素或描繪這些實施例的保護范圍。其唯一目的是用簡單的形式呈現一些概念，以此作為后面的詳細說明的序言。

第一方面，本申請實施例提供了一種藥材的輔助開方方法，所述方法包括：

接收用戶輸入的癥狀描述文本信息；

將所述癥狀描述文本信息輸入預先訓練的輔助開方模型中，生成藥材集合；

基于所述藥材集合生成推薦藥材集合，所述藥材集合中藥材數量大于或等于所述推薦藥材集合中藥材數量；

將所述推薦藥材集合在顯示界面進行展示。

可選的，所述基于所述藥材集合生成推薦藥材集合，包括：

獲取所述藥材集合中各藥材的優先級；

根據所述優先級的高低順序生成推薦藥材集合。

可選的，所述獲取所述藥材集合中各藥材的優先級，包括：

獲取所述藥材集合中各藥材的概率值；

根據所述各藥材的概率值確定所述各藥材的優先級。

可選的，所述接收針對用戶輸入的癥狀描述文本信息之前，還包括：

構建訓練數據集，所述訓練數據集包括第一訓練數據和第二訓練數據；

將所述第一訓練數據和第二訓練數據進行預處理后生成預處理后的訓練數據集；

采用深度神經網絡算法創建輔助開方模型；

利用所述預處理后的訓練數據集對所述輔助開方模型進行訓練，生成訓練后的輔助開方模型；其中，

對所述輔助開方模型進行訓練時采用隨機權值平均、權值剪枝和梯度裁剪技術優化所述輔助開方模型。

可選的，所述將所述第一訓練數據和第二訓練數據進行預處理后生成預處理后的訓練數據集，包括：

獲取所述第一訓練數據中的字符；

將所述第一訓練數據中的字符輸入預先訓練的字向量模型中生成字向量；