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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种基于多视图知识图谱的辅助诊断方法及系统，包括：获取患者的结构化检查数据、影像数据、病历和历史用药情况等文本数据以及基于检查数据的检查结论在大语言模型中的知识扩展数据，按照以上四个视图分别构建患者信息的节点表征，进而将四个视图的表征构建为知识图谱，经过知识图谱预训练获得患者融合信息表征，进行患者的诊断预测。本发明有效借助外部医疗健康知识和多视图的患者现状信息和历史情况，通过知识图谱挖掘更全面的关联关系，进而提升患者的诊断预测效果，为医生的进一步诊断提供参考和验证。
主权项：1.一种基于多视图知识图谱的辅助诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：从患者信息库中获取患者的检查数据初步结论，将所述检查数据初步结论利用大语言模型进行提示查询，获得基于检查数据初步结论的知识扩展数据；获取患者的结构化检查数据、影像数据、病历和历史用药数据以及知识扩展数据，按照四个视图分别训练构建患者信息的节点表征；将四个视图的节点表征构建为知识图谱，经过知识图谱预训练，获得患者融合信息表征；构建诊断辅助预测模型，将所述患者融合信息表征输入到所述诊断辅助预测模型中，获得患者的诊断预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于多视图知识图谱的辅助诊断方法及系统
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