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龍圖騰網恭喜深圳平安醫療健康科技服務有限公司申請的專利藥品推薦模型的訓練方法、裝置、存儲介質及計算機設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113569999B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111017415.6，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權藥品推薦模型的訓練方法、裝置、存儲介質及計算機設備是由劉舒萍設計研發完成，并于2021-08-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本藥品推薦模型的訓練方法、裝置、存儲介質及計算機設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種藥品推薦模型的訓練方法、裝置、存儲介質及計算機設備，主要在于能夠夠使用知識蒸餾的方法訓練一個輕量級的藥品推薦模型進行上線部署。其中方法包括：利用預設自然語言模型提取所述樣本疾病信息針對不同藥品信息的第一分布特征；將所述樣本疾病信息輸入至預設初始藥品推薦模型中進行藥品推薦，得到所述樣本疾病信息針對所述不同藥品信息的第二分布特征，以及所述樣本疾病信息對應的推薦藥品信息；分別構建所述初始藥品推薦模型對應的第一損失函數和第二損失函數；基于所述第一損失函數和所述第二損失函數，對所述初始藥品推薦模型進行迭代訓練，構建預設藥品推薦模型。本發明涉及人工智能和數字醫療領域。

本發明授權藥品推薦模型的訓練方法、裝置、存儲介質及計算機設備在權利要求書中公布了：1.一種藥品推薦模型的訓練方法，其特征在于，包括：獲取患者的樣本疾病信息及其對應的實際藥品信息；利用預設自然語言模型提取所述樣本疾病信息針對不同藥品信息的第一分布特征；將所述樣本疾病信息輸入至預設初始藥品推薦模型中進行藥品推薦，得到所述樣本疾病信息針對所述不同藥品信息的第二分布特征，以及所述樣本疾病信息對應的推薦藥品信息；基于所述第一分布特征和第二分布特征，以及所述實際藥品信息和所述推薦藥品信息，分別構建所述初始藥品推薦模型對應的第一損失函數和第二損失函數；基于所述第一損失函數和所述第二損失函數，對所述初始藥品推薦模型進行迭代訓練，構建預設藥品推薦模型；其中，所述利用預設自然語言模型提取所述樣本疾病信息針對不同藥品信息的第一分布特征，包括：確定所述樣本疾病信息中包含的各個字符，以及所述各個字符對應的嵌入向量；將所述嵌入向量輸入至所述預設自然語言模型進行語義信息提取，得到所述樣本疾病信息對應的語義信息向量；將所述語義信息向量輸入至預設分類器中進行分類，提取所述樣本疾病信息針對所述不同藥品信息的第一分布特征；所述預設自然語言模型為預設BERT模型，所述預設BERT模型包括注意力層和前饋神經網絡層，所述將所述嵌入向量輸入至所述預設自然語言模型進行語義信息提取，得到所述樣本疾病信息對應的語義信息向量，包括：將所述嵌入向量輸入至所述注意力層進行特征提取，得到所述各個字符對應的第一特征向量；將所述第一特征向量和所述嵌入向量相加，得到所述各個字符對應的第二特征向量；將所述第二特征向量輸入至所述前饋神經網絡層進行特征提取，得到所述樣本疾病信息對應的語義信息向量；所述初始藥品推薦模型為多層感知器，所述將所述樣本疾病信息輸入至預設初始藥品推薦模型中進行藥品推薦，得到所述樣本疾病信息針對所述不同藥品信息的第二分布特征，以及所述樣本疾病信息對應的推薦藥品信息，包括：將所述樣本疾病信息輸入至所述多層感知器，提取所述多層感知器中最后一個全連接層輸出的特征，將所述最后一個全連接層輸出的特征確定為所述樣本疾病信息針對所述不同藥品信息的第二分布特征；將所述最后一個全連接層輸出的特征輸入至所述多層感知器中的softmax層，得到所述樣本疾病信息對應的推薦藥品信息。

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