[发明专利]推荐方法、推荐装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标对象数据，其中，所述目标对象数据包括目标对象的问诊疾病数据和问诊药方数据，所述问诊药方数据包括药品外包装的图像数据；

通过预设的图像识别模型对所述图像数据进行文字识别处理，得到目标药品文本数据，其中，所述目标药品文本数据包括药品名信息、药品成分信息、药品功效信息；

对所述目标药品文本数据进行向量化处理，得到目标药品文本向量；

对所述目标药品文本向量和预设的参考药品信息进行内容匹配处理，得到目标药品信息；

将所述目标药品信息输入至预设的药品数据库进行查询处理，得到目标用药数据；

对所述目标用药数据、所述问诊疾病数据以及所述目标药品信息进行整合处理，得到推荐用药数据，所述推荐用药数据用于指引所述目标对象使用目标药品。

2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述通过预设的图像识别模型对所述图像数据进行文字识别处理，得到目标药品文本数据的步骤，包括：

通过所述图像识别模型的识别网络对所述图像数据进行文字识别处理，得到初始药品文本数据；

通过所述图像识别模型的预设字符对所述初始药品文本数据进行字符对齐，得到所述目标药品文本数据。

3.根据权利要求2所述的推荐方法，其特征在于，所述通过所述图像识别模型的识别网络对所述图像数据进行文字识别处理，得到初始药品文本数据的步骤，包括：

通过所述识别网络的卷积层对所述图像数据进行卷积处理，得到图像卷积特征；

通过所述识别网络的LSTM层对所述图像卷积特征进行特征提取，得到图像序列特征；

通过所述识别网络的预设函数对所述图像序列特征进行预测处理，得到所述初始药品文本数据。

4.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述对所述目标药品文本数据进行向量化处理，得到目标药品文本向量的步骤，包括：

通过预设的正向最大匹配算法对所述目标药品文本数据进行分词处理，得到目标药品词段；

通过预设的编码器对所述目标药品词段进行向量化处理，得到所述目标药品文本向量。

5.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述对所述目标药品文本向量和预设的参考药品信息进行内容匹配处理，得到目标药品信息的步骤，包括：

根据所述目标药品文本向量对预设的药学字典进行遍历，并计算所述目标药品文本向量与所述药学字典的参考药品信息的欧式距离，得到欧式距离值；

根据所述欧式距离值对所述参考药品信息进行筛选处理，得到所述目标药品信息。

6.根据权利要求5所述的推荐方法，其特征在于，所述根据所述欧式距离值对所述参考药品信息进行筛选处理，得到所述目标药品信息的步骤，包括：

比对所述欧式距离值与预设的距离阈值；

将所述欧式距离值小于或者等于所述距离阈值的参考药品信息作为所述目标药品信息。

7.根据权利要求1至6任一项所述的推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标用药数据、所述问诊疾病数据以及所述目标药品信息进行整合处理，得到推荐用药数据的步骤，包括：

对所述问诊疾病数据进行特征提取，得到关键疾病特征；

根据所述关键疾病特征对所述目标用药数据进行数据补全，得到当前用药数据；

根据预设的信息模板对所述当前用药数据和所述目标药品信息进行整合处理，得到所述推荐用药数据。