本系统旨在提供一种智能化的处方推荐解决方案,涵盖特征提取、处方预测、药品扩展、药品禁忌检查、剂量优化及配伍禁忌等多个模块。处方预测模块细分为多个专科,以实现精准的处方推荐。
背景技术
在临床工作中,处方推荐系统对于三级医院可提高工作效率,对于基层医院可以达到“上级医院知识下沉”的目的,实现知识传承的效果,有着重要的价值。
现有的处方推荐系统主要采用协同滤波技术或模型分类器模式。采用协同滤波技术是根据对同一诊断的患者的用药信息进行统计,获得其统计分布,然后推荐与目标患者“相似”且使用率最高的药品,该方法缺乏足够的泛化能力;而模型分类器模式只能训练药品种类,碰到剂量这种数值型的变量就无法生效。
实现思路