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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院海南醫(yī)院申請(qǐng)的專(zhuān)利一種融合知識(shí)圖譜與Transformer的個(gè)性化醫(yī)師推薦方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120280101B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510335350.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H40/20；該發(fā)明授權(quán)一種融合知識(shí)圖譜與Transformer的個(gè)性化醫(yī)師推薦方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由桑磊;陳晗;羅歡;湯永;李云奇;馮丹設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種融合知識(shí)圖譜與Transformer的個(gè)性化醫(yī)師推薦方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種融合知識(shí)圖譜與Transformer的個(gè)性化醫(yī)師推薦方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：計(jì)算醫(yī)師相似度并構(gòu)建整合醫(yī)師相似矩陣；計(jì)算患者相似度并構(gòu)建整合患者相似矩陣；構(gòu)建Transformer模型及訓(xùn)練；利用訓(xùn)練好的Transformer模型，對(duì)醫(yī)師和患者的匹配度進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成預(yù)測(cè)得分矩陣，根據(jù)預(yù)測(cè)得分矩陣為患者推薦最匹配的醫(yī)師列表，支持排序和篩選。本發(fā)明能夠充分挖掘醫(yī)師和患者的顯性和隱性特征信息，融合知識(shí)圖譜嵌入技術(shù)和Transformer模型，提升特征表示和模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)師和患者匹配度的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。該方法能夠滿足在線醫(yī)療平臺(tái)的個(gè)性化推薦需求，提高患者的就診體驗(yàn)和醫(yī)療資源的利用效率，具有重要的實(shí)踐意義和應(yīng)用價(jià)值。

本發(fā)明授權(quán)一種融合知識(shí)圖譜與Transformer的個(gè)性化醫(yī)師推薦方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種融合知識(shí)圖譜與Transformer的個(gè)性化醫(yī)師推薦方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、計(jì)算醫(yī)師相似度并構(gòu)建整合醫(yī)師相似矩陣；具體包括： S11、醫(yī)師顯性特征相似度計(jì)算：獲取每位醫(yī)師的顯性特征，包括專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域、職稱、所屬醫(yī)院、學(xué)歷以及臨床經(jīng)驗(yàn)，然后構(gòu)建特征向量，利用余弦相似度計(jì)算醫(yī)師之間的顯性特征相似度矩陣 S12、醫(yī)師隱性特征相似度計(jì)算：構(gòu)建包含醫(yī)師、疾病、癥狀的實(shí)體及其關(guān)系的醫(yī)療知識(shí)圖譜，采用知識(shí)圖譜嵌入方法獲取醫(yī)師的嵌入向量并進(jìn)行降維處理，然后利用余弦相似度計(jì)算醫(yī)師之間的隱性特征相似度矩陣 S13、整合醫(yī)師相似度矩陣：將醫(yī)師顯性特征相似度矩陣和醫(yī)師隱性特征相似度矩陣進(jìn)行算術(shù)平均，得到整合醫(yī)師相似矩陣Sd； S2、計(jì)算患者相似度并構(gòu)建整合患者相似矩陣；具體包括： S21、患者顯性特征相似度計(jì)算：獲取每位患者的顯性特征，包括年齡、性別、主要癥狀、既往病史以及檢查結(jié)果，構(gòu)建特征向量，利用余弦相似度計(jì)算患者之間的顯性特征相似度矩陣 S22、患者隱性特征相似度計(jì)算：利用醫(yī)療知識(shí)圖譜，獲取患者的嵌入向量并進(jìn)行降維處理，然后利用余弦相似度計(jì)算患者之間的隱性特征相似度矩陣 S23、整合醫(yī)師相似度矩陣：將患者顯性特征相似度矩陣和患者隱性特征相似度矩陣進(jìn)行算術(shù)平均，得到整合患者相似矩陣Sp； S3、構(gòu)建Transformer模型及訓(xùn)練； S4、預(yù)測(cè)推薦：利用訓(xùn)練好的Transformer模型，對(duì)醫(yī)師和患者的匹配度進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成預(yù)測(cè)得分矩陣，具體包括： S41、將醫(yī)師和患者的嵌入向量、相似度矩陣和就診歷史記錄融合，構(gòu)建聯(lián)合特征向量zij，表達(dá)式如下： 其中表示醫(yī)師di的嵌入向量，表示患者pj的嵌入向量，Sdi,:表示醫(yī)師di與所有醫(yī)師的相似度向量，Sp:,j表示患者pj與所有患者的相似度向量，Ai,j表示醫(yī)師di與患者pj的歷史就診次數(shù)，若無(wú)記錄則為0，‖表示向量的連接操作； S42、將聯(lián)合特征向量zij輸入Transformer編碼器，通過(guò)多頭自注意力機(jī)制和編碼器層的堆疊，提取高層次特征表示hij； S43、將Transformer編碼器的輸出hij輸入到多層感知機(jī)中，生成醫(yī)師和患者匹配的預(yù)測(cè)得分表達(dá)式如下： 其中W1,W2表示權(quán)重矩陣，b1、b2表示偏置向量；ReLU·表示激活函數(shù)，ReLUx＝max0,x；σ·表示Sigmoid激活函數(shù)； S44、對(duì)所有醫(yī)師和患者的組合進(jìn)行預(yù)測(cè)后，得到預(yù)測(cè)得分矩陣； 根據(jù)預(yù)測(cè)得分矩陣為患者推薦最匹配的醫(yī)師列表，支持排序和篩選。

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