[发明专利]一种药材的辅助开方方法、装置、存储介质及终端

说明书

本发明公开了一种药材的辅助开方方法、装置、存储介质及终端，所述方法包括：接收用户输入的症状描述文本信息；将所述症状描述文本信息输入预先训练的辅助开方模型中，生成药材集合；基于所述药材集合生成推荐药材集合，所述药材集合中药材数量大于或等于所述推荐药材集合中药材数量；将所述推荐药材集合在显示界面进行展示。因此，采用本申请实施例，可以辅助临床医生针对病人的症状进行配药，提高临床诊断效率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种药材的辅助开方方法、装置、存储介质及终端。

背景技术

中医作为中国传统文化的重要组成部分，拥有悠久的历史和深厚的底蕴。在中医数千年的发展过程中，人们对中药材的属性和功效有了深刻的认识，在此基础上发展了若干对疾病治疗具有显著效果的经典方剂。随着人工智能技术，特别是自然语言处理技术的发展，将先进的人工智能技术应用于海量的中医医案数据分析，从中提取出中医几千年发展过程中沉淀下来的症状和药材之间的关系，并将相关技术应用于临床，辅助广大临床医生针对病人的症状进行配药具有重要价值。

目前辅助广大临床医生针对病人的症状进行配药的中医辅助开方方法，主要是通过计算文本相似性，找到跟症状相似性最高的方剂。由于目前这种中医辅助开方方法是只能在固定的方剂集合中选取方剂，而且方剂的药材组成是固定不变的，不能完全适应不同疾病症状的变化，从而导致降低了临床诊断效率。

发明内容

本申请实施例提供了一种药材的辅助开方方法、装置、存储介质及终端。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

第一方面，本申请实施例提供了一种药材的辅助开方方法，所述方法包括：

接收用户输入的症状描述文本信息；

将所述症状描述文本信息输入预先训练的辅助开方模型中，生成药材集合；

基于所述药材集合生成推荐药材集合，所述药材集合中药材数量大于或等于所述推荐药材集合中药材数量；

将所述推荐药材集合在显示界面进行展示。

可选的，所述基于所述药材集合生成推荐药材集合，包括：

获取所述药材集合中各药材的优先级；

根据所述优先级的高低顺序生成推荐药材集合。

可选的，所述获取所述药材集合中各药材的优先级，包括：

获取所述药材集合中各药材的概率值；

根据所述各药材的概率值确定所述各药材的优先级。

可选的，所述接收针对用户输入的症状描述文本信息之前，还包括：

构建训练数据集，所述训练数据集包括第一训练数据和第二训练数据；

将所述第一训练数据和第二训练数据进行预处理后生成预处理后的训练数据集；

采用深度神经网络算法创建辅助开方模型；

利用所述预处理后的训练数据集对所述辅助开方模型进行训练，生成训练后的辅助开方模型；其中，

对所述辅助开方模型进行训练时采用随机权值平均、权值剪枝和梯度裁剪技术优化所述辅助开方模型。

可选的，所述将所述第一训练数据和第二训练数据进行预处理后生成预处理后的训练数据集，包括：

获取所述第一训练数据中的字符；

将所述第一训练数据中的字符输入预先训练的字向量模型中生成字向量；