本發(fā)明涉及藥店智能服務，具體而言，涉及一種藥品推薦方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。

背景技術：

1、傳統(tǒng)的藥店購藥過程中，患者向藥店工作人員描述癥狀，工作人員根據(jù)自己的經(jīng)驗和醫(yī)學知識推薦藥品。然而，這種方式存在信息不對稱的問題，可能導致藥品選擇不準確或治療效果不佳。此外，藥店服務效率也受到高峰時段的影響。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種藥品推薦方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例采用的技術方案如下：

3、第一方面，本發(fā)明提供一種藥品推薦方法，所述方法包括：

4、獲取患者基本信息和患者病情信息；

5、根據(jù)所述患者基本信息和所述患者病情信息，生成用藥查詢語句；

6、利用所述用藥查詢語句從預訓練語言模型和/或預設外部知識庫中檢索出至少一個推薦方案，對所有所述推薦方案進行整合，得到反饋內(nèi)容，所述反饋內(nèi)容包含推薦藥品。

7、可選地，所述根據(jù)所述患者基本信息和所述患者病情信息，生成用藥查詢語句的步驟包括：

8、從所述患者基本信息和所述患者病情信息中提取信息實體；

9、利用所述信息實體和預設語句模板，生成所述用藥查詢語句。

10、可選地，所述信息實體包括癥狀和體征，所述預設語句模板，所述利用所述信息實體和預設語句模板，生成所述用藥查詢語句的步驟包括：

11、利用所述癥狀和所述體征填充所述預設語句模板，生成所述用藥查詢語句。

12、可選地，所述推薦方案包括疾病描述和可用藥品，所述對所有所述推薦方案進行整合，得到反饋內(nèi)容的步驟包括：

13、根據(jù)每個所述推薦方案的推薦概率，從所有所述推薦方案中確定首推方案；

14、利用所述首推方案中的疾病描述和可用藥品填充預設反饋模板，得到所述反饋內(nèi)容。

15、可選地，所述推薦方案包括疾病描述和可用藥品，所述對所有所述推薦方案進行整合，得到反饋內(nèi)容的步驟包括：

16、根據(jù)每個所述推薦方案的推薦概率，從所有所述推薦方案中確定首推方案和備選方案；

17、利用所述首推方案中的疾病描述和可用藥品以及所述備選方案中的疾病描述和可用藥品填充預設反饋模板，得到所述反饋內(nèi)容。

18、可選地，所述推薦方案包括疾病描述和可用藥品，所述對所有所述推薦方案進行整合，得到反饋內(nèi)容的步驟包括：

19、根據(jù)每個所述推薦方案的推薦概率，從所有所述推薦方案中確定首推方案；

20、對剩余的所述推薦方案進行合并處理，并將得到的處理結果作為備選方案；

21、利用所述首推方案中的疾病描述和可用藥品以及所述備選方案中的疾病描述和可用藥品填充預設反饋模板，得到所述反饋內(nèi)容。

22、可選地，所述根據(jù)每個所述推薦方案的推薦概率，從所有所述推薦方案中確定首推方案的步驟包括：

23、將所述推薦概率最高的所述推薦方案作為所述首推方案。

24、第二方面，本發(fā)明提供一種藥品推薦裝置，所述裝置包括：

25、數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取患者基本信息和患者病情信息；

26、數(shù)據(jù)分析模塊，用于根據(jù)所述患者基本信息和所述患者病情信息，生成用藥查詢語句；利用所述用藥查詢語句從預訓練語言模型和/或預設外部知識庫中檢索出至少一個推薦方案，對所有所述推薦方案進行整合，得到反饋內(nèi)容，所述反饋內(nèi)容包含推薦藥品。

27、第三方面，本發(fā)明提供一種電子設備，包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有能夠被所述處理器執(zhí)行的機器可執(zhí)行指令，所述處理器可執(zhí)行所述機器可執(zhí)行指令以實現(xiàn)前述實施方式任一所述的藥品推薦方法。

28、第四方面，本發(fā)明提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如前述實施方式中任一項所述的藥品推薦方法。

29、本發(fā)明提供的藥品推薦方法，通過獲取患者基本信息和患者病情信息，根據(jù)患者基本信息和患者病情信息，生成用藥查詢語句，以及利用用藥查詢語句從預訓練語言模型和/或預設外部知識庫中檢索出至少一個推薦方案，對所有推薦方案進行整合，得到包含推薦藥品反饋內(nèi)容，從而避免藥店工作人員根據(jù)自身經(jīng)驗和醫(yī)學知識推薦藥品導致的藥品選擇不準確以及在高峰時段提高藥店服務效率。

30、為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。

技術特征：

1.一種藥品推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述患者基本信息和所述患者病情信息，生成用藥查詢語句的步驟包括：

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述信息實體包括癥狀和體征，所述預設語句模板，所述利用所述信息實體和預設語句模板，生成所述用藥查詢語句的步驟包括：

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述推薦方案包括疾病描述和可用藥品，所述對所有所述推薦方案進行整合，得到反饋內(nèi)容的步驟包括：

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述推薦方案包括疾病描述和可用藥品，所述對所有所述推薦方案進行整合，得到反饋內(nèi)容的步驟包括：

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述推薦方案包括疾病描述和可用藥品，所述對所有所述推薦方案進行整合，得到反饋內(nèi)容的步驟包括：

7.如權利要求4-6中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)每個所述推薦方案的推薦概率，從所有所述推薦方案中確定首推方案的步驟包括：

8.一種藥品推薦裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有能夠被所述處理器執(zhí)行的機器可執(zhí)行指令，所述處理器可執(zhí)行所述機器可執(zhí)行指令以實現(xiàn)權利要求1-7任一所述的藥品推薦方法。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1-7中任一項所述的藥品推薦方法。

技術總結
本發(fā)明提供的藥品推薦方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及藥店智能服務技術領域。該方法通過獲取患者基本信息和患者病情信息，根據(jù)患者基本信息和患者病情信息，生成用藥查詢語句，以及利用用藥查詢語句從預訓練語言模型和/或預設外部知識庫中檢索出至少一個推薦方案，對所有推薦方案進行整合，得到包含推薦藥品反饋內(nèi)容，從而避免藥店工作人員根據(jù)自身經(jīng)驗和醫(yī)學知識推薦藥品導致的藥品選擇不準確以及在高峰時段提高藥店服務效率。

技術研發(fā)人員：顧高生
受保護的技術使用者：杭州聰寶科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/2