[发明专利]一种中药配伍辅助决策方法及系统

权利要求书

1.一种中药配伍辅助决策方法，其特征在于，通过图神经网络模型对中医处方数据进行症状感知与中药之间的复杂相关性进行融合，获取症状与中药的关系，确定症状之间的相关性和中药之间的相关性；通过构建中药知识图谱，引入中药的属性作为辅助信息，拟合中药和症状之间的相关性，获得信息丰富的症状特征表示和中药特征表示。

2.如权利要求1所述中药配伍辅助决策方法，其特征在于，

所述中药配伍辅助决策方法包括以下步骤：

步骤一，进行中药知识图谱的构建；

步骤二，进行中药知识图谱的嵌入；

步骤三，进行图神经网络的拟合。

3.如权利要求1所述中药配伍辅助决策方法，其特征在于，所述步骤一中的中药知识图谱的构建包括：

通过构建中药知识图谱引入中药相关性质的信息；

从中药数据库ETCM、TCMSP、TCM-Mesh以及权威的中医书籍资料《中华本草》和《中国药典》中提取出中药相关属性的信息用于构建图谱；所述图谱包括中草药的性味、归经、功能主治以及不良反应信息。

4.如权利要求1所述中药配伍辅助决策方法，其特征在于，所述步骤二中的中药知识图谱的嵌入包括：

获取中药知识图谱后，使用TransE模型得到中药知识图谱中症状和中药的嵌入特征表示；TransE的嵌入方法目的是将知识图谱中的实体和关系映射到连续的向量空间中，获得低维特征表示。

5.如权利要求1所述中药配伍辅助决策方法，其特征在于，所述步骤三中的图神经网络的拟合包括：

通过TransE模型获得症状和中药的嵌入特征表示作为处方中症状和中药的初始特征表示，并且特征表示中富含中药的属性性质的信息；

在中医处方数据集中，每条处方数据由一组症状和一组中药组成，将处方数据转化为图结构数据的形式，并构建症状-症状协同图、症状-中药二部图、中药-中药协同图，不同的图分别表征症状和中药的不同层次的信息；其中，所述症状-中药二部图描述症状和中药之间内在关联的信息，所述症状-症状协同图描述症状之间的潜在信息，所述中药-中药协同图描述中药之间的相互作用；所述图的构建方法是基于同一处方中症状和中药的共现信息构建的；如果在其他处方中出现相同的症状对，则对频率加一；通过设定的阈值T对症状对进行过滤，剩余的症状对即症状-症状二部图的边信息。

6.如权利要求5所述中药配伍辅助决策方法，其特征在于，所述图构建的数学形式如下所示：

图神经网络的核心组件是邻居聚合；第一层网络用于获取节点相邻节点one-hop的信息，对于第二层网络，由于在第一层时所有节点都获取相邻节点的信息，故第二层网络在聚合相邻节点信息的同时也获得节点的two-hop节点的信息；层数越高，节点聚合到的节点信息越多，但同时引入的噪声也越多；KDHR为了同时获得节点低层的高质量的特征表示以及高层的蕴含多跳节点信息的特征表示，使用多信息融合机制获取综合的节点嵌入；

KDHR中拟合症状-中药二部图的聚合方式如下所示：

其中，y_s和y_h分别是症状和中药的特征向量，w是网络的可训练参数，N_s和N_h分别是与症状s相连的中草药集合和与中草药h相连的症状集合，l是网络的层数；公式(3)和(4)在邻居聚合时没有加入自身的信息，同时网络每层学习的特征是不同层次的；KDHR使用公式(5)和(6)进行多信息融合，在公式(5)和(6)中同时也加入节点自身的信息；融合后的特征向量代表症状-中草药二部图中症状和草药的最终特征表示：