相似病历检索模型的训练方法、检索方法及电子设备

本发明涉及人工智能以及医疗，具体地，涉及一种相似病历检索模型的训练方法、检索方法及电子设备。

背景技术：

1、中医医生主要是通过望闻问切四种方式对患者进行诊断，随着智能化和信息化的发展，人工智能技术被广泛应用于医学决策和辅助诊疗任务中，在众多任务中，相似患者检索在个性化医疗保健中能够起着基础而又至关重要的作用。

2、然而，目前针对中医场景下的相似患者检索研究较少，且对中医数据的图推理算法的设计缺乏足够的考虑，使得在提取基于中医数据的患者表征方面存在挑战。具体来说，在现有的模型的训练过程中，针对中医场景下，中医医生凭借其临床经验和望闻问切等方式来描述和记录患者的症状信息（如图1a所示），由于医生的临床经验和看诊方式不同，对同一患者可能具有不同的症状描述。这些因素使得中医临床信息的获取过程中存在潜在的主观性扰动，对于模型训练过程中对患者表征的学习以及患者图拓扑结构具有一定的影响。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本发明提供了一种相似病历检索模型的训练方法、检索方法及电子设备。

2、根据本发明的第一个方面，提供了一种相似病历检索模型的训练方法，包括：获取第一患者病历的样本患者子图和第二患者病历的样本患者子图，其中，样本患者子图包括多个样本节点和表征任意两个样本节点之间的关联关系的边，样本节点包括样本患者节点和与样本患者节点对应的多个样本症状节点；利用相似病历检索模型的第一神经网络对第一患者病历的样本患者子图进行特征提取，得到第一样本图嵌入；利用相似病历检索模型的第二神经网络对第二患者病历的样本患者子图进行特征提取，得到第二样本图嵌入，其中，第一神经网络与第二神经网络共享权重参数；利用相似病历检索模型的第三神经网络对第一样本图嵌入和第二样本图嵌入进行相似度计算，得到第一患者病历与第二患者病历之间的病历相似度的预测结果；利用第一患者病历与第二患者病历的病历相似度的预测结果和真实结果，对相似病历检索模型的参数进行调整，得到经训练的相似病历检索模型，其中，真实结果是通过第一患者病历和第二患者病历的中医医学属性信息计算得到的。

3、本发明的第二方面提供了一种一种相似病历检索方法，应用于中医领域，包括：获取第一患者病历的患者子图和第二患者病历的患者子图，其中，患者子图包括多个节点和表征样本患者节点与每个样本症状节点之间的关联关系的边，节点包括患者节点和与患者节点对应的多个症状节点；将第一患者病历的患者子图和第二患者病历的患者子图输入经训练的相似病历检索模型，得到第一患者病历与第二患者病历之间的病历相似度的检索结果，其中，经训练的相似病历检索模型是通过根据上述任一项的方法训练得到的。

4、本发明的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个计算机程序，其中，上述一个或多个处理器执行上述一个或多个计算机程序以实现上述方法的步骤。

5、本发明的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，上述计算机程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。

6、本发明的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，上述计算机程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。

7、根据本发明的实施例，通过将第一患者病历的样本患者子图输入第一神经网络，得到第一样本图嵌入；将第二患者病历的样本患者子图输入第二神经网络，得到第二样本图嵌入。将第一样本图嵌入和第二样本图嵌入输入第三神经网络进行相似度计算，得到第一患者病历与第二患者病历之间的病历相似度预测结果，基于该预测结果和真实结果对相似病历检索模型进行参数调整，得到经训练的相似病历检索模型。以解决了现有技术中针对中医场景下，由于中医临床信息的获取过程中存在潜在的主观性扰动，对于模型训练过程中对患者表征的学习以及患者图拓扑结果具有一定影响的技术问题，从而增强了模型的鲁棒性，提高了相似患者病历的检索效率。

技术特征：

1.一种相似病历检索模型的训练方法，应用于中医领域，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络具有l层，所述样本节点具有n个；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对第l-1层的所述第i个样本节点和第l-1层的第j个样本节点进行自注意力计算，得到与第l层的第一神经网络对应的所述第i个样本节点与所述第j个样本节点之间的重要性系数，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据与第l层的第一神经网络对应的第i个样本节点与所述第j个样本节点之间的重要性系数和所述样本节点边对概率，得到与第l层的第一神经网络对应的所述第i个样本节点与所述第j个样本节点之间的注意力系数，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三神经网络包括特征融合模块和全连接层模块；

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一患者病历与所述第二患者病历的病历相似度的预测结果，对所述相似病历检索模型的参数进行调整，得到经训练的相似病历检索模型，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一患者病历与所述第二患者病历的病历相似度的真实结果，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一患者病历的样本患者子图和第二患者病历的样本患者子图，包括：

9.一种相似病历检索方法，应用于中医领域，其特征在于，所述方法包括：

10.一种电子设备，包括：

技术总结本发明提供一种相似病历检索模型的训练方法、检索方法及电子设备，应用人工智能以及医疗技术领域。该方法包括：获取第一患者病历的样本患者子图和第二患者病历的样本患者子图；利用相似病历检索模型的第一神经网络对第一患者病历的样本患者子图进行特征提取，得到第一样本图嵌入；利用第二神经网络对第二患者病历的样本患者子图进行特征提取，得到第二样本图嵌入；利用第三神经网络对第一样本图嵌入和第二样本图嵌入进行相似度计算，得到第一患者病历与第二患者病历的病历相似度预测结果；利用第一患者病历与第二患者病历的病历相似度的预测结果和真实结果，对相似病历检索模型的参数进行调整，得到经训练的相似病历检索模型。技术研发人员：牛景昊,龙君杰,刘嘉熙,张文生受保护的技术使用者：中国科学院自动化研究所技术研发日：技术公布日：2024/11/18