技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于处方数据挖掘的药物推荐方法，属于计算机技术领域，本发明直接使用病人的处方药物日志，具有较高的完备性且容易获得，与传统方法直接在医嘱指令级粒度进行推荐不同，本发明首先在较高粒度级预测翌日可能的诊疗主题组合，再结合各个诊疗主题下的药物分布预测各个药物的服用概率，得到的预测结果具有较好的可解释性；本发明使用概率后缀树进行医疗诊治过程的建模和服用药物的预测，该模型更加接近诊疗过程的实际情况，基于概率后缀树得到的药物推荐结果准确率较传统方法有较高的提升。
技术研发人员：鲁法明;朱冠烨;包云霞;李鹏飞
受保护的技术使用者：山东科技大学
技术研发日：2018.08.14
技术公布日：2019.01.18