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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于知识图谱的感染性休克诊疗推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116597984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310578508.9，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于知识图谱的感染性休克诊疗推荐方法是由赵旭;王甜甜;王克朝设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的感染性休克诊疗推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的感染性休克诊疗推荐方法，所述方法包括如下步骤：S1：对感染性休克知识图谱相关信息进行定义；S2：引入对称关系、逆关系、组合关系，采用RotatE模型对知识图谱进行表示；S3：采用word2vec和RotatE模型，根据患者症状完成诊疗方法的推荐。本发明依靠按照5种实体、7种关系构建知识图谱，引入对称关系、逆关系、组合关系，采用RotatE模型对感染性休克知识图谱进行表示；考虑到现实情况中，可能查询的某些患者症状在知识图谱中并不存在，重训练word2vec模型，实现对知识图谱中不存在的症状，进行诊疗方法推荐，辅助医生进行临床诊疗决策，以达到最佳的治疗效果。

本发明授权基于知识图谱的感染性休克诊疗推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的感染性休克诊疗推荐方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤S1：对感染性休克知识图谱相关信息进行定义； 步骤S2：引入对称关系、逆关系、组合关系，采用RotatE模型对感染性休克知识图谱进行表示； 步骤S3：采用word2vec和RotatE模型，根据患者症状完成诊疗方法的推荐，具体步骤如下： 步骤S301：用感染性休克相关的语料库，重训练一个word2vec模型； 步骤S302：通过线性层和激活函数，将word2vec模型得到的知识图谱中实体的嵌入向量映射到RotatE模型所在的语义空间中，公式如下所示： hRoataE＝σW×hw2v+b 其中，hRoataE为RotatE模型向量空间的向量，hw2v为word2vec模型得到的嵌入向量，W和b为可学习的参数，σ是sigmoid函数； 步骤S303：将患者症状通过训练好的word2vec映射成嵌入向量，经过线性层和激活函数，将症状向量映射到RotatE模型的语义空间中，并从经过RotatE表示学习的感染性休克知识图谱中得到关系的嵌入向量； 步骤S304：根据知识图谱中的具体关系treatment、clinical_manifestation_inverse，得到预测尾部实体的嵌入向量，然后对知识图谱中存在的物理治疗方法、药物治疗方法、相关的疾病实体的嵌入向量进行相似度匹配，获取到前K个匹配的实体，并将这前K个实体反馈给医生，为医生的决策治疗进行辅助，具体步骤如下： S30401：得到患者的症状嵌入和关系treatment的嵌入，把每个关系r的函数映射定义为对头部实体h进行元素级的旋转，得到尾部实体t，依据得到对应尾部实体的嵌入向量，是Hadmard积，获取知识图谱中物理治疗方法和药物治疗方法的集合，进行向量相似度匹配，得到前K个匹配的物理治疗方法和药物治疗方法，为医生的诊疗提供辅助； S30402：得到患者的症状嵌入和关系clinical_manifestation_inverse的嵌入，依据得到对应尾部实体的嵌入向量，获取知识图谱中疾病的集合，进行向量相似度匹配，得到前K个匹配的疾病，为医生的诊疗提供辅助。

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