[发明专利]基于中医知识图谱的中医辅助诊疗的方法及系统

权利要求书

1.基于中医知识图谱的中医辅助诊疗的方法，其特征在于，该方法包括：

建立中医辅助诊疗模型，其中，所述中医辅助诊疗模型中包括深度学习神经网络、零次学习模型和中医知识图谱，所述中医知识图谱用于为所述中医辅助诊疗模型提供中医知识，所述深度学习神经网络，用于基于所述中医知识图谱提供的中医知识对输入的健康数据进行处理，生成零次学习特征，所述零次学习模型，用于对所述零次学习特征进行零次学习处理，生成辅助诊疗结果；

对所述中医辅助诊疗模型进行训练，生成训练后的所述中医辅助诊疗模型；

将当前健康数据输入到所述中医辅助诊疗模型中，利用所述中医辅助诊疗模型对所述当前健康数据进行处理，生成针对所述当前健康数据对应的辅助诊疗结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述深度学习神经网络，包括：卷积神经网络和图卷积网络；

所述将当前健康数据输入到所述中医辅助诊疗模型中，利用所述中医辅助诊疗模型对所述当前健康数据进行处理，生成针对所述当前健康数据对应的辅助诊疗结果，包括：

将所述当前健康数据输入到所述卷积神经网络中；

所述卷积神经网络提取所述当前健康数据中的健康特征；

所述卷积神经网络将所述健康特征发送给所述图卷积网络；

所述图卷积网络从所述中医知识图谱中获取与所述健康特征相关的第一中医知识；

所述图卷积网络根据所述第一中医知识和所述健康特征，生成携带所述第一中医知识的中间特征；

所述图卷积网络将所述中间特征发送给所述卷积神经网络；

所述卷积神经网络根据所述中间特征和所述健康特征，生成所述当前健康数据对应的零次学习特征；

所述卷积神经网络将所述零次学习特征输入到所述零次学习模型中；

所述零次学习模块对所述零次学习特征进行零次学习处理，生成所述当前健康数据对应的辅助诊疗结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述图卷积网络根据所述第一中医知识和所述健康特征，生成携带所述第一中医知识的中间特征，包括：

所述图卷积网络根据第一公式，确定出所述中间特征，所述第一公式为：

其中，所述图卷积网络包括至少一个图卷积网络块，b_j为第j个图卷积网络块的输出的中间特征，B_j为第j个图卷积网络块处理函数，C为所述健康特征，T为所述第一中医知识，D为所述图卷积网络的预设参数权重，F是一个压缩函数。

4.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，

所述建立中医辅助诊疗模型中包括：

建立所述中医知识图谱；

其中，所述中医知识图谱的顶点为中医实体的属性，所述中医知识图谱的顶点相连的边为两种属性同时出现的概率。

5.基于中医知识图谱的中医辅助诊疗的系统，其特征在于，该系统包括：

建立模块，用于建立中医辅助诊疗模型，其中，所述中医辅助诊疗模型中包括深度学习神经网络、零次学习模型和中医知识图谱，所述中医知识图谱用于为所述中医辅助诊疗模型提供中医知识，所述深度学习神经网络，用于基于所述中医知识图谱提供的中医知识对输入的健康数据进行处理，生成零次学习特征，所述零次学习模型，用于对所述零次学习特征进行零次学习处理，生成辅助诊疗结果；

训练模块，用于对所述中医辅助诊疗模型进行训练，生成训练后的所述中医辅助诊疗模型；

辅助模块，用于将当前健康数据输入到所述中医辅助诊疗模型中，利用所述中医辅助诊疗模型对所述当前健康数据进行处理，生成针对所述当前健康数据对应的辅助诊疗结果。