[发明专利]一种基于多视图主题建模技术的异常处方筛选方法有效
| 申请号： | 201810992868.2 | 申请日： | 2018-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN109448808B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 赵俊峰;詹思延;谢冰;卓琳;唐爽;刘少钦 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G16H20/10 | 分类号： | G16H20/10;G16H70/40;G06F16/335;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100871 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多视图主题建模技术的异常处方筛选方法，其步骤为：1)将来自医疗系统的数据整理成处方数据，其中每条处方数据中包含诊断特征和用药特征；2)将处方数据输入MV‑LDA模型进行训练；其中，MV‑LDA模型包括K个主题，每个主题中包含诊断特征视图和用药特征视图；主题k中的诊断特征视图由一个诊断特征集合和在每个诊断特征的所对应的概率值组成，用药特征视图由一个用药特征集合和集合中每个用药特征所对应的概率值组成；3)利用训练好的MV‑LDA模型对待识别处方数据进行推断，得到其基于诊断特征的主题分布和基于用药特征的主题分布；然后计算两主题分布的相似度，判断该待识别处方数据是否为异常处方。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视图 主题 建模 技术 异常 处方 筛选 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多视图主题建模技术的异常处方筛选方法，其步骤为：1)将医疗数据整理成处方数据，其中每条处方数据中包含处方中的诊断特征和用药特征；2)将所述处方数据输入MV‑LDA模型中，对所述MV‑LDA模型进行训练；其中，MV‑LDA模型包括K个主题，每个主题中包含诊断特征视图和用药特征视图；主题k中的诊断特征视图由一个诊断特征集合和集合中每个诊断特征的所对应的概率值组成，相应的，用药特征视图由一个用药特征集合和集合中每个用药特征所对应的概率值组成；3)对于一待识别处方数据，利用训练好的MV‑LDA模型对该待识别处方数据进行推断，得到该待识别处方数据的基于诊断特征的主题分布和基于用药特征的主题分布；然后计算两主题分布的相似度，如果相似度低于设定阈值，则判断该待识别处方数据是异常处方。
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