[发明专利]推荐方法、推荐装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种推荐方法、推荐装置、电子设备及存储介质，属于数字医疗及人工智能技术领域。该方法包括：获取目标对象数据，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，问诊药方数据包括药品外包装的图像数据；通过图像识别模型对图像数据进行文字识别处理，得到目标药品文本数据；对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；将目标药品信息输入至药品数据库进行查询处理，得到目标用药数据；对目标用药数据、问诊疾病数据以及目标药品信息进行整合处理，得到推荐用药数据。本申请能够提高用药推荐的准确性。

技术领域

本申请涉及数字医疗及人工智能技术领域，尤其涉及一种推荐方法、推荐装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，在数字医疗领域常常是通过人工指引的方式来根据患者的不同需求进行用药推荐，由于工作人员的经验欠缺等原因，往往难以准确地为患者进行药品推荐，影响患者的用药安全性，因此，如何提高用药推荐的准确性，成为了亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例的主要目的在于提出一种推荐方法、推荐装置、电子设备及存储介质，旨在提高用药推荐的准确性。

为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种推荐方法，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。

在一些实施例，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。

在一些实施例，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。

在一些实施例，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。

在一些实施例，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：