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基于多源情境协同感知的药品推荐 被引量：8
1
作者 郑值 徐童 +4 位作者 秦川 廖祥文 郑毅 刘同柱 童贵显 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1741-1754,共14页
电子医疗记录的快速积累与数据分析技术的日益成熟,为实现包含智能诊断与药品推荐等功能的智慧医疗服务奠定了基础.然而,电子病历的精简性与患者症状描述的模糊性,导致诊断模型容易受到高发疾病与常见症状的干扰,从而无法支撑细粒度的... 电子医疗记录的快速积累与数据分析技术的日益成熟,为实现包含智能诊断与药品推荐等功能的智慧医疗服务奠定了基础.然而,电子病历的精简性与患者症状描述的模糊性,导致诊断模型容易受到高发疾病与常见症状的干扰,从而无法支撑细粒度的诊断与处方,在药品推荐上缺乏针对性.与此同时,病情描述以外的许多情境信息,如患者的性别、年龄等个人信息,诊疗过程、检查结果等记录信息,以及所在地的天气、温差等外部信息等,也对于细化对于患者的诊断和处方有着重要的辅助作用.然而,这些多源异构信息往往难以被现有技术所有效提取与整合,从而限制了病情诊断与药品推荐的有效性.针对这一问题,提出了一种基于多源情境协同感知的药品推荐方法,在有效整合多源异构情境信息的基础上,为实现病情诊断与药品推荐提供了具有可解释性的依据.具体而言,首先使用词袋模型对病历和相应的情境数据进行处理,然后设计了一种基于LDA模型的情境主题模型Medicine-LDA,在融合患者病情描述与相应情境信息的同时,有效缓解了情境信息组合爆炸的问题.基于某大型三甲医院的电子病历数据集上的对比实验证明了该方法的有效性与鲁棒性. 展开更多
关键词 情境感知 药品推荐 主题模型 多标签学习 推荐系统
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融合知识图谱与协同过滤的药品推荐算法
2
作者 张文卓 申艳光 李焰 《软件导刊》 2023年第8期42-47,共6页
针对传统药品推荐算法忽略药品自身语义信息而导致推荐精度不高的问题,通过构建药品知识图谱,引入药品间的语义信息并将其作为重要推荐依据,进而提出一种融合知识图谱与协同过滤的TransR-CF药品推荐算法。通过使用知识表示学习翻译模型T... 针对传统药品推荐算法忽略药品自身语义信息而导致推荐精度不高的问题,通过构建药品知识图谱,引入药品间的语义信息并将其作为重要推荐依据,进而提出一种融合知识图谱与协同过滤的TransR-CF药品推荐算法。通过使用知识表示学习翻译模型TransR将药品知识图谱映射到低维连续的向量空间中以获取药品实体及其关系,从而计算得出药品间的语义相似度,将语义相似度与通过协同过滤推荐算法得出的行为相似度线性融合进行推荐。算法在基于传统协同过滤药品推荐算法的基础上,又考虑药品间的语义信息,一定程度上降低了数据稀疏性和冷启动对推荐结果造成的影响,使得推荐结果更加合理可信。在和鲸社区线上药店销售数据公开数据集上的实验结果表明,该算法准确率、召回率和F值与基准算法相比均有一定程度的提升。 展开更多
关键词 药品推荐 协同过滤 知识图谱 知识表示学习
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基于用户相似度和信任度的药品推荐算法 被引量：2
3
作者 肖晓丽 周锡玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期214-219,241,共7页
为了解决协同过滤算法推荐精度低的问题,提出基于用户相似度和信任度的药品推荐算法。该方法通过离线使用DBSCAN算法对药品进行聚类来降低时间复杂度。引入共同评分药品阈值使用户相似度计算更准确,同时设置相似度阈值来限定相似性邻居... 为了解决协同过滤算法推荐精度低的问题,提出基于用户相似度和信任度的药品推荐算法。该方法通过离线使用DBSCAN算法对药品进行聚类来降低时间复杂度。引入共同评分药品阈值使用户相似度计算更准确,同时设置相似度阈值来限定相似性邻居的选取以克服KNN算法选取邻居的缺陷。根据用户的推荐可信度和评分可信度建立信任计算模型,计算基于相似邻居集的可信邻居集。通过两次邻居选择策略为目标用户产生药品推荐。仿真结果表明,该算法与其他算法相比在平均绝对误差、准确率和召回率上有更好的性能,提高了系统推荐精度。 展开更多
关键词 协同过滤 信任计算模型 用户相似度 药品推荐
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基于Spark的疾病与药品关联知识图谱的构建与应用
4
作者 戴静娟 史雷杰 +1 位作者 黄晓琴 陈名扬 《中国卫生信息管理杂志》 2022年第6期931-938,共8页
目的 构建疾病与药品关联的知识图谱,便于医生在开具处方时查询相关用药知识,减轻医生的学习和工作压力。方法 针对临床医生工作现状,探索利用基于分布式机器学习库Spark-MLlib的并行频繁模式增长(FP-growth)关联规则算法,从历史海量临... 目的 构建疾病与药品关联的知识图谱,便于医生在开具处方时查询相关用药知识,减轻医生的学习和工作压力。方法 针对临床医生工作现状,探索利用基于分布式机器学习库Spark-MLlib的并行频繁模式增长(FP-growth)关联规则算法,从历史海量临床数据中挖掘用药知识实现知识图谱构建。结合实际医疗理论对图谱中2型糖尿病的用药知识进行临床论证。结果 通过该方法挖掘出的临床用药知识,可应用于医生日常处方药品开单过程中,作为医生选用合适药品和联合用药的参考。结论 构建的疾病与药品关联知识图谱,能够根据疾病诊断名称为临床经验不足的年轻医生和实习医生提供用药知识,对有临床经验的医生也有一定的帮助。 展开更多
关键词 机器学习 关联分析 FP-GROWTH算法 知识图谱 药品推荐
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价格适应性的药品关联规则学习及推荐
5
作者 刘卓名 陈干 +2 位作者 陈碧毅 黄玲 王昌栋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S01期80-84,共5页
传统的关联规则(AR)学习算法根据规则出现的频率为每一个关联规则左端项(LEI)找到在频率意义下最优的右端项(REI)进行推荐。现实生活中影响关联规则重要程度的因素很多,而传统的学习算法仅考虑了频率,因此不能给出个性化的结果;此外,传... 传统的关联规则(AR)学习算法根据规则出现的频率为每一个关联规则左端项(LEI)找到在频率意义下最优的右端项(REI)进行推荐。现实生活中影响关联规则重要程度的因素很多,而传统的学习算法仅考虑了频率,因此不能给出个性化的结果;此外,传统算法也没有考虑关联规则右端项之间的关系,无法生成一组左端项相同而右端项类似并且可以相互替代的关联规则,因此通过其他因子对规则进行筛选时会失去一些重要信息。针对这些问题,提出一种价格适应性的药品关联规则学习及推荐算法,考虑子关联规则之间以及子母关联规则之间的关系,计算关联规则右端项之间的互信息,确定了频繁项集置信度的阈值。实验结果表明,利用MIMIC数据库,所提算法挖掘出了数据中左端项相同且右端项为药效相似但价格不同的一系列关联规则,并能根据给定左端项和价格阈值完成关联规则的推荐任务。 展开更多
关键词 关联规则 价格适应性 药品推荐
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现阶段我国药品政府定价失灵的经济学分析及对策 被引量：9
6
作者 傅书勇 孙淑军 《中国药房》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期241-243,共3页
目的:探寻药品政府定价失灵的经济根源,为强化政府定价效果提供对策。方法:运用经济模型进行推导、证明。结果与结论:药品政府定价失灵的根源在于定价制度的不完善。为强化政府定价效果,必须采取相关的配套措施,如对药品推荐者加强控制... 目的:探寻药品政府定价失灵的经济根源,为强化政府定价效果提供对策。方法:运用经济模型进行推导、证明。结果与结论:药品政府定价失灵的根源在于定价制度的不完善。为强化政府定价效果,必须采取相关的配套措施,如对药品推荐者加强控制;由政府定价转向政府授权,避免过度竞争;对于特殊药品生产企业给予合理补偿等。 展开更多
关键词 药品 政府定价 药品推荐者 均衡价格
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