[發明專利]基于跨域醫療數據的信息推薦方法、裝置及計算機設備

在審

• 申請號: 202210908422.3
• 申請日: 2022-07-29
• 公開（公告）號: CN115146179A
• 公開（公告）日: 2022-10-04
• 發明（設計）人: 蘇義軍;胡安民;郜賀鵬;康西龍;岳任欣;張鈞波;鄭宇
• 申請（專利權）人: 京東城市（北京）數字科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G16H20/00;G16H50/30;G06F16/36;G06V30/41;G06F40/295;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 孟洋

1.一種基于跨域醫療數據的信息推薦方法，其特征在于，包括：

獲取推薦信息生成請求，其中，所述推薦信息生成請求包括第一用戶標識；

根據所述第一用戶標識，獲取所述第一用戶標識對應的第一歷史診療數據及第一融合特征，其中，所述第一融合特征為基于多方跨域醫療數據融合生成；

根據所述第一融合特征及所述第一歷史診療數據，確定所述第一用戶標識對應的健康評估結果；

根據所述健康評估結果及預設的醫療知識圖譜，生成推薦信息。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一用戶標識，獲取所述第一用戶標識對應的第一歷史診療數據及第一融合特征，包括：

獲取當前數據庫中包含的與所述第一用戶標識對應的第一歷史診療數據；

對所述第一歷史診療數據進行特征提取，以獲取所述第一用戶標識對應的第一特征集；

獲取其他醫療機構發送的多個第二用戶標識及每個第二用戶標識分別對應的第二特征集；

在任一第二用戶標識與所述第一用戶標識相同的情況下，將所述任一第二用戶標識對應的第二特征集，及所述第一特征集進行融合，以獲取所述第一用戶標識對應的第一融合特征。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述第一歷史診療數據進行特征提取，以獲取所述第一用戶標識對應的第一特征集，包括：

對所述第一歷史診療數據進行實體提取，以獲取所述第一歷史診療數據中包含的多個實體；

對所述多個實體分別進行向量映射，以確定每個實體對應的特征向量；

根據每個實體對應的特征向量，生成所述第一特征集。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述第一用戶標識對應的第一融合特征，包括：

獲取所述第一特征集及所述第二特征集中每個特征對應的權重；

將權重大于閾值的各個特征進行融合，以獲取所述第一融合特征。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一融合特征及所述第一歷史診療數據，確定所述第一用戶標識對應的健康評估結果，包括：

根據所述第一歷史診療數據中包含的病歷數據，確定所述第一用戶標識對應的疾病類型；

根據所述疾病類型，確定所述疾病類型對應的健康評估指標；

根據所述第一融合特征及所述第一歷史診療數據，確定所述第一用戶標識對應的預測風險等級；

根據所述第一歷史診療數據、所述健康評估指標及所述預測風險等級，確定所述健康評估結果。

6.如權利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，在所述根據所述健康評估結果及預設的醫療知識圖譜，生成推薦信息之前，還包括：

根據當前醫療機構中包含的多個用戶標識及每個用戶標識對應的歷史診療數據，構建用戶知識圖譜；

獲取藥物知識圖譜和慢性病知識圖譜；

根據所述藥物知識圖譜、所述慢性病知識圖譜及所述用戶知識圖譜，生成所述預設的醫療知識圖譜。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述健康評估結果及預設的醫療知識圖譜，生成推薦信息，包括：

獲取所述第一融合特征與所述數據庫中包含的其他融合特征之間的相似度；

根據所述相似度，從所述其他融合特征中獲取多個第二融合特征；

根據每個所述第二融合特征對應的用戶標識，從所述預設的醫療知識圖譜中，獲取參考推薦信息；

根據所述健康評估結果及所述參考推薦信息，生成所述推薦信息。