一种面向中医处方的个体化加减推荐与用药风险校核方法

本发明属于中医技术领域，且公开了一种面向中医处方的个体化加减推荐与用药风险校核方法，整合多中心诊疗数据、中医典籍及临床指南数据，结合动态中医知识图谱与TCM‑BERT、CNN、LSTM融合模型，能够精准量化患者的个体化证候特征；基于知识图谱嵌入的深度学习推荐模型，经临床有效处方训练后，输出包含药材增减、剂量调整及时机的个性化方案，并通过知识图谱节点关联路径可视化呈现加减依据，形成可解释性报告；搭建包含配伍禁忌、剂量超限、特殊人群禁忌及药材相互作用禁忌的结构化规则库，结合XGBoost与Transformer联合的多模型融合评估体系，引入网络靶标理论解析药材‑靶点‑疾病关联网络，可识别隐性风险。