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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于机器学习的药物推荐方法、电子设备和计算机可读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：CN115240873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210548894.2，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种基于机器学习的药物推荐方法、电子设备和计算机可读存储介质是由王健;李若冰;林鸿飞;林原设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的药物推荐方法、电子设备和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的药物推荐方法、电子设备和计算机可读存储介质，属于标签分类领域，为了解决药物推荐模型DDI偏高的问题，机器学习模型根据所述核心病情向量及所述全局药物向量，以及所述医学信息，得到模型输出；根据阈值将模型输出映射得到推荐药物组合，所述药物组合包括核心药物以及扩展药物，效果是降低了药物的推荐DDI。

本发明授权一种基于机器学习的药物推荐方法、电子设备和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的药物推荐方法，其特征在于，包括 通过机器学习模型学习患者的历史及当前医疗数据； 机器学习模型根据所述患者的历史及当前医疗数据输出患者的核心病情向量及全局药物向量； 机器学习模型根据药物图和图编码输出医学信息； 机器学习模型根据所述核心病情向量及所述全局药物向量，以及所述医学信息，得到模型输出； 根据阈值将模型输出映射得到推荐药物组合，所述药物组合包括核心药物以及扩展药物； 其中，机器学习模型根据药物图和图编码输出医学信息，包括 通过对药物分子图进行编码得到药物分子图的所有药物的嵌入； 通过对图进行编码得到患者图的嵌入； 将所述所有药物的嵌入和患者图的嵌入进行相乘，得到医学信息； 其中，所述步骤通过对药物分子图进行编码，具体包括 根据药物集得到每种药物的分子图像集，药物的分子图由原子和原子-原子边组成； 从第种药物的分子图像得到图中节点的邻居集； 的计算过程如下： 其中：是编码消息在第次迭代的节点和节点之间；是原子的原子特征；是层数；是节点和节点之间的层隐藏状态；是可学习参数矩阵；是原子的原子特征的串联函数；是节点和之间的键特征；表示激活函数； 添加所有隐藏状态获得药物分子图的所有药物的嵌入 其中：是可学习参数矩阵；是患者的总的就诊次数；是节点的嵌入；是将所有节点之间的隐藏状态相加得到的初始的分子图编码；是节点和节点之间的层隐藏状态； 所述步骤通过对图进行编码得到患者图的嵌入，具体包括 令表示算法需要输入的药物特征向量矩阵，令表示患者的图矩阵，表示函数，EHR编码的计算步骤如下： 函数的定义式如下： 其中，是单位矩阵，是度矩阵； 将图输入两层中得到患者图的嵌入，其计算公式如下： 其中，是参数矩阵用于调节两个层之间的偏差。

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