一种基于症状分析和机器学习的用药推荐系统和方法

摘要

本发明公开一种基于症状匹配和机器学习的用药推荐系统和方法，其中系统包括：数据库模块，用于保存和更新疾病‑症候表以及药物‑疾病‑症状关联表；用户交互模块，用于接收用户选择或输入的患者疾病类型；权重排序模块，用于从疾病‑症状表中查询患者疾病类型对应的症状集合，计算症状集合中每个症状的权重，按照权重的大小对症状集合的症状排序，将排序结果提供给用户；匹配度计算模块，用于从药物‑疾病‑症状关联表中获取疾病名称为患者疾病类型的数据，计算该数据中每种药物与症状组合的匹配度；用药推荐模块，用于按照匹配度的大小对匹配度大于设定值H的药物排序，从药品详细说明库中取前R个药物的信息推荐给用户，H、R为设定的常数。