基于时间注意力机制和图卷积网络的药物组合推荐方法

摘要

本发明提供了一种基于时间注意力机制和图卷积网络的药物组合推荐方法；本发明能够在复杂的医疗环境中，为重症患者的治疗推荐合理的药物，帮助临床医生治疗患者。电子健康档案中的诊断和治疗都采用了统一编码格式进行了编码，保存了诊断和治疗中的时间按序列信息，通过将编码转化为向量，利用两层循环神经网络组成的时间注意力机制来捕获时间序列信息；针对电子健康档案中医生开出处方的药物与已知药物不良反应的药物，转化成图网络结构数据来描述不同药物组合之间的关系，利用图卷积网络来学习药物图网络中的医疗用药知识。与传统相比，简化的图卷积网络在维持预测准确性不变的情况下，减少了神经网络模型计算参数，降低了训练学习时间。