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题名基于动态病情建模的药物组合推荐模型
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作者
胡海龙
许祥伟
李雅倩
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机构
湖州师范学院信息工程学院
浙江省工业固废热解处置技术及智能化装备重点实验室
浙江师范大学浙江省智能教育技术与应用重点实验室
湖州市水域机器人技术重点实验室湖州师范学院
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第9期96-105,共10页
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基金
湖州市科技资助计划项目(2022YZ15)
湖州师范学院研究生优秀课程项目(YJGX24003)
湖州师范学院研究生科研创新项目(2025KYCX57)。
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文摘
针对现有研究尚未考虑药方会随着患者的病情动态变化以及药物之间存在副作用等问题,提出了一种基于动态病情建模的药物组合推荐模型MRNET(Medical recommendation network)。该模型首先对相关实体进行关联,并运用图卷积网络进行预训练,挖掘出实体之间潜在的关联信息,为后续的动态病情建模和药物组合推荐提供数据支持。随后,通过Transformer获取纵向病情动态特征,展现出病情的动态演变过程;同时,通过横向对比诊断和程序的相似度,能考虑到不同药方在相似病情和诊断下的适用性和差异性。将横向对比与纵向病情动态特征相结合,使得模型在药物推荐过程中能够更加全面地评估药物组合的合理性和适用性。最后,引入药物副作用,其有助于筛选出更安全、更有效的药物组合,提高药物推荐的精准度和安全性。将所提模型与基线模型进行对比实验,实验结果表明,相比现有最优模型,MRNET在Jaccard,F1-score和PRAUC指标上分别提高了2.07%,1.96%和1.72%。MRNET在这些重要指标上展现出的优势,充分证明了其在药物组合推荐方面的优越性。
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关键词
药物组合推荐
动态病情建模
图卷积网络
TRANSFORMER
药物副作用
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Keywords
Drug combination recommendations
Dynamic disease modeling
Graph convolutional network
Transformer
Medication side effects
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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