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龙图腾网恭喜深圳平安医疗健康科技服务有限公司申请的专利药品推荐模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备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：CN113569999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202111017415.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权药品推荐模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备是由刘舒萍设计研发完成，并于2021-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本药品推荐模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种药品推荐模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备，主要在于能够够使用知识蒸馏的方法训练一个轻量级的药品推荐模型进行上线部署。其中方法包括：利用预设自然语言模型提取所述样本疾病信息针对不同药品信息的第一分布特征；将所述样本疾病信息输入至预设初始药品推荐模型中进行药品推荐，得到所述样本疾病信息针对所述不同药品信息的第二分布特征，以及所述样本疾病信息对应的推荐药品信息；分别构建所述初始药品推荐模型对应的第一损失函数和第二损失函数；基于所述第一损失函数和所述第二损失函数，对所述初始药品推荐模型进行迭代训练，构建预设药品推荐模型。本发明涉及人工智能和数字医疗领域。

本发明授权药品推荐模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种药品推荐模型的训练方法，其特征在于，包括：获取患者的样本疾病信息及其对应的实际药品信息；利用预设自然语言模型提取所述样本疾病信息针对不同药品信息的第一分布特征；将所述样本疾病信息输入至预设初始药品推荐模型中进行药品推荐，得到所述样本疾病信息针对所述不同药品信息的第二分布特征，以及所述样本疾病信息对应的推荐药品信息；基于所述第一分布特征和第二分布特征，以及所述实际药品信息和所述推荐药品信息，分别构建所述初始药品推荐模型对应的第一损失函数和第二损失函数；基于所述第一损失函数和所述第二损失函数，对所述初始药品推荐模型进行迭代训练，构建预设药品推荐模型；其中，所述利用预设自然语言模型提取所述样本疾病信息针对不同药品信息的第一分布特征，包括：确定所述样本疾病信息中包含的各个字符，以及所述各个字符对应的嵌入向量；将所述嵌入向量输入至所述预设自然语言模型进行语义信息提取，得到所述样本疾病信息对应的语义信息向量；将所述语义信息向量输入至预设分类器中进行分类，提取所述样本疾病信息针对所述不同药品信息的第一分布特征；所述预设自然语言模型为预设BERT模型，所述预设BERT模型包括注意力层和前馈神经网络层，所述将所述嵌入向量输入至所述预设自然语言模型进行语义信息提取，得到所述样本疾病信息对应的语义信息向量，包括：将所述嵌入向量输入至所述注意力层进行特征提取，得到所述各个字符对应的第一特征向量；将所述第一特征向量和所述嵌入向量相加，得到所述各个字符对应的第二特征向量；将所述第二特征向量输入至所述前馈神经网络层进行特征提取，得到所述样本疾病信息对应的语义信息向量；所述初始药品推荐模型为多层感知器，所述将所述样本疾病信息输入至预设初始药品推荐模型中进行药品推荐，得到所述样本疾病信息针对所述不同药品信息的第二分布特征，以及所述样本疾病信息对应的推荐药品信息，包括：将所述样本疾病信息输入至所述多层感知器，提取所述多层感知器中最后一个全连接层输出的特征，将所述最后一个全连接层输出的特征确定为所述样本疾病信息针对所述不同药品信息的第二分布特征；将所述最后一个全连接层输出的特征输入至所述多层感知器中的softmax层，得到所述样本疾病信息对应的推荐药品信息。

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