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基于深度学习模型的不良反应报告分析方法及系统

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§ Ⅰ

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Applicant

山东第二医科大学附属医院

山东第二医科大学附属医院 · View all patents Patent applicant records

Inventor

张海霞; 杨敏; 姚国靖; 刘静; 魏玉娇

Filing Date

Sep 21, 2026

Publication Date

Oct 27, 2026

IPC Classification

G16H 15/00 (2018.01)G16H 70/40 (2018.01)G06F 18/25 (2023.01)G06N 3/042 (2023.01)G06N 3/0442 (2023.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/096 (2023.01)

本发明公开了基于深度学习模型的不良反应报告分析方法及系统，通过获取文本语义特征向量，采用双向长短期记忆网络‑条件随机场模型识别报告中的关键实体，并通过基于注意力机制的图卷积网络抽取实体间关系，构建结构化异构图数据；构建包含多类型节点和多类型边的异构图神经网络模型，采用基于元路径的表示学习和多任务学习框架进行联合训练，并引入对比学习策略优化特征判别能力；最后，将待分析报告输入训练好的模型输出风险预测结果，实现了不良反应报告的智能化、精准化分析。

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