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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院海南医院申请的专利一种融合知识图谱与Transformer的个性化医师推荐方法、系统、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120280101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510335350.1，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权一种融合知识图谱与Transformer的个性化医师推荐方法、系统、设备及存储介质是由桑磊;陈晗;罗欢;汤永;李云奇;冯丹设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合知识图谱与Transformer的个性化医师推荐方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合知识图谱与Transformer的个性化医师推荐方法、系统、设备及存储介质，方法包括：计算医师相似度并构建整合医师相似矩阵；计算患者相似度并构建整合患者相似矩阵；构建Transformer模型及训练；利用训练好的Transformer模型，对医师和患者的匹配度进行预测，生成预测得分矩阵，根据预测得分矩阵为患者推荐最匹配的医师列表，支持排序和筛选。本发明能够充分挖掘医师和患者的显性和隐性特征信息，融合知识图谱嵌入技术和Transformer模型，提升特征表示和模型预测的准确性，实现对医师和患者匹配度的精准预测。该方法能够满足在线医疗平台的个性化推荐需求，提高患者的就诊体验和医疗资源的利用效率，具有重要的实践意义和应用价值。

本发明授权一种融合知识图谱与Transformer的个性化医师推荐方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合知识图谱与Transformer的个性化医师推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、计算医师相似度并构建整合医师相似矩阵；具体包括： S11、医师显性特征相似度计算：获取每位医师的显性特征，包括专业领域、职称、所属医院、学历以及临床经验，然后构建特征向量，利用余弦相似度计算医师之间的显性特征相似度矩阵 S12、医师隐性特征相似度计算：构建包含医师、疾病、症状的实体及其关系的医疗知识图谱，采用知识图谱嵌入方法获取医师的嵌入向量并进行降维处理，然后利用余弦相似度计算医师之间的隐性特征相似度矩阵 S13、整合医师相似度矩阵：将医师显性特征相似度矩阵和医师隐性特征相似度矩阵进行算术平均，得到整合医师相似矩阵Sd； S2、计算患者相似度并构建整合患者相似矩阵；具体包括： S21、患者显性特征相似度计算：获取每位患者的显性特征，包括年龄、性别、主要症状、既往病史以及检查结果，构建特征向量，利用余弦相似度计算患者之间的显性特征相似度矩阵 S22、患者隐性特征相似度计算：利用医疗知识图谱，获取患者的嵌入向量并进行降维处理，然后利用余弦相似度计算患者之间的隐性特征相似度矩阵 S23、整合医师相似度矩阵：将患者显性特征相似度矩阵和患者隐性特征相似度矩阵进行算术平均，得到整合患者相似矩阵Sp； S3、构建Transformer模型及训练； S4、预测推荐：利用训练好的Transformer模型，对医师和患者的匹配度进行预测，生成预测得分矩阵，具体包括： S41、将医师和患者的嵌入向量、相似度矩阵和就诊历史记录融合，构建联合特征向量zij，表达式如下： 其中表示医师di的嵌入向量，表示患者pj的嵌入向量，Sdi,:表示医师di与所有医师的相似度向量，Sp:,j表示患者pj与所有患者的相似度向量，Ai,j表示医师di与患者pj的历史就诊次数，若无记录则为0，‖表示向量的连接操作； S42、将联合特征向量zij输入Transformer编码器，通过多头自注意力机制和编码器层的堆叠，提取高层次特征表示hij； S43、将Transformer编码器的输出hij输入到多层感知机中，生成医师和患者匹配的预测得分表达式如下： 其中W1,W2表示权重矩阵，b1、b2表示偏置向量；ReLU·表示激活函数，ReLUx＝max0,x；σ·表示Sigmoid激活函数； S44、对所有医师和患者的组合进行预测后，得到预测得分矩阵； 根据预测得分矩阵为患者推荐最匹配的医师列表，支持排序和筛选。

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