一种智能药食同源调理方案生成系统及方法与流程

本发明涉及医疗健康管理领域，具体为一种智能药食同源调理方案生成系统及方法。

背景技术：

1、在当前的医疗健康管理领域，虽然个体化治疗方案已经逐渐被广泛采用，但药物治疗与日常饮食之间的协同作用仍未得到足够的认识和利用。这可能是因为传统的医疗模式往往将焦点集中在药物治疗上，而忽视了饮食对于疾病康复和健康维护的重要性。特别是药食同源的理念，即食物和药物在功效上具有一定的相似性和互补性，这一理念在实际应用中仍然存在着较大的空白。

2、在临床实践中，医生们通常会根据患者的病情开出相应的药物处方。然而，对于如何通过合理搭配食物来辅助药物发挥最佳疗效、降低药物副作用或提高患者的康复效果等方面，医生往往缺乏实时、精准的指导。这不仅影响了治疗效果，也可能增加患者的康复时间和经济负担。

3、此外，现有的健康管理信息系统在应对这一挑战时也显得捉襟见肘。大多数系统只能提供静态的饮食建议，而无法根据患者病情的变化动态调整饮食调理方案。这导致治疗与调养之间存在明显的脱节，未能充分利用药食同源的优势来实现全方位、全过程的健康管理。

4、因此，为了更好地满足患者的需求，医疗领域急需开发一套能够综合考虑药物治疗和饮食调理的协同作用，实现个性化、精准化健康管理的系统。这将有助于弥补传统医疗模式的不足，提高治疗效果，促进患者的快速康复。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种智能药食同源调理方案生成系统及方法，解决了上述背景技术中提出的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种智能药食同源调理方案生成系统及方法，包括：

5、s101、数据采集和预处理，通过医疗信息系统获取患者的详细病历信息后使用自然语言处理技术对非结构化的病历文本进行解析，提取关键特征信息并标准化定量数据；

6、s102、构建药食同源知识图谱，包括建立药食同源属性数据库并实用人工智能技术将所述药食同源数据库组织为知识图谱，便于后续推理分析；

7、s103、个性化特征分析和匹配，利用深度学习模型对患者的个体化特征进行提取和整合，通过人工智能推理算法在所述药食同源知识图谱上寻找利于患者康复且能有效配合药物治疗的最优药食配伍组合，从而实现个性化调养方案的精确匹配；

8、s104、生成智能药食调理方案，通过深度神经网络模型，根据个体化特征向量，在所述药食同源知识图谱中搜索并生成所述个性化药食同源调理方案；

9、s105、患者执行调理方案后，持续收集患者实时数据，并输入ai模型，通过在线学习和强化学习策略调整和优化模型参数，动态更新所述药食同源调理方案，使所述药食同源调理方案和患者实际情况保持同步。

10、优选的，所述s101具体包括：

11、s1011、通过医疗信息系统获取患者的详细病历信息，所述病历信息包括疾病类型、病情阶段和过敏史，并收集用药记录和生理指标，所述用药记录包括药物种类、计量、频次和用药时间，所述生理指标包括体重、血压和血糖；

12、s1012、使用自然语言处理技术对非结构化的病历文本进行解析，提取关键特征信息并标准化定量数据。

13、优选的，所述s102具体包括：

14、s1021、建立详尽的所述药食同源属性数据库，所述药食同源属性数据库包括食物和药物的性味归经、功效作用、禁忌配伍关系和相互作用量化指标；

15、s1022、通过人工智能技术将所述药食同源属性数据库的信息组成知识图谱。

16、优选的，所述s103具体包括：

17、s1031、利用深度学习模型transformer和autoencoder对患者的个体化特征向量进行精细化提取和整合，所述个体化特征向量涵盖从非结构化的病历文本中通过自然语言处理技术抽取的关键病情信息，所述病情信息包括疾病类型、病情阶段和过敏史，同时结合了生理指标数据，所述生理指标数据包括体重、血压和血糖，通过模型的训练和嵌入学习，将多模态信息融合为一个全面反映患者当前健康状况的高维度特征向量；

18、s1032、在构建完成的药食同源知识图谱上，通过人工智能推理算法智能地遍历和模拟药食成分之间的复杂相互作用关系，依据患者当前的用药情况和所述个体化特征向量，在所述知识图谱上精准评估每一种食物和药物之间可能产生对的协同效应、抵消作用和潜在风险，并据此寻找最有利于患者康复且能有效配合药物治疗的最优药食配伍组合，从而实现个性化调养方案精确匹配。

19、优选的，所述s104具体包括：

20、s1041、运用卷积神经网络或循环神经网络根据所述个体化特征向量，在药食同源知识图谱中搜索并生成符合患者当前健康状况的个性化药食同源调理方案；

21、s1042、所述个性化药食同源调理方案包括药物治疗计划和营养膳食建议，确保药物和食物之间的有效配合，以提升治疗效果。

22、优选的，所述s105具体包括：

23、s1051、患者执行调理方案后，持续收集实时数据，所述实时数据包括疗效反馈和生理指标变化，并将其输入到ai模型中；

24、s1052、通过在线学习和强化学习策略调整和优化模型参数，动态更新所述药食同源调理方案，使之始终与患者实际情况保持同步，实现精准调治和健康管理。

25、(三)有益效果

26、本发明提供了一种智能药食同源调理方案生成系统及方法。具备以下有益效果：

27、1、本方案首次将病历信息、用药情况与营养学知识深度融合，并结合药食同源理念，实现了从理论到实践的智能化应用，填补了现有技术在此领域的空白，为个体化精准医疗提供了一种全新的思路和技术手段；

28、2、本方案创建详尽的药食属性数据库并组织成知识图谱，使得ai算法能够有效地推理分析不同食物与药物间的相互作用，精确匹配最优药食配伍组合，从而科学制定个性化调理方案；

29、3、本方案具备实时反馈和动态更新功能，能够根据患者病情变化和用药调整，即时生成并优化相应的药食调理方案，确保方案始终与患者实际情况同步，达到精准调治的目的。这种动态适应性的健康管理方式极大地提升了治疗效果和生活质量；

30、4、本方案利用先进的自然语言处理技术和深度学习模型对非结构化的病历文本进行解析，提取关键特征信息，整合生理指标数据，形成个体化特征向量，并据此在药食同源知识图谱上搜索最佳调理策略，这是现有健康管理信息系统所不具备的技术优势。

技术特征：

1.一种智能药食同源调理方案生成系统及方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种智能药食同源调理方案生成系统及方法，其特征在于，所述s101具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种智能药食同源调理方案生成系统及方法，其特征在于，所述s102具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种智能药食同源调理方案生成系统及方法，其特征在于，所述s103具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种智能药食同源调理方案生成系统及方法，其特征在于，所述s104具体包括：

6.根据权利要求1所述的一种智能药食同源调理方案生成系统及方法，其特征在于，所述s105具体包括：

技术总结
本发明提供一种智能药食同源调理方案生成系统及方法，包括病历信息获取、药食同源知识图谱构建、个性化特征分析与药食匹配、智能调理方案生成和反馈收集与方案动态优化，将病历信息、用药情况与营养学知识深度融合，并结合药食同源理念，实现了从理论到实践的智能化应用，填补了现有技术在此领域的空白，为个体化精准医疗提供了一种全新的思路和技术手段，创建详尽的药食属性数据库并组织成知识图谱，使得AI算法能够有效地推理分析不同食物与药物间的相互作用，精确匹配最优药食配伍组合，从而科学制定个性化调理方案，具备实时反馈和动态更新功能，能够根据患者病情变化和用药调整，即时生成并优化相应的药食调理方案。

技术研发人员：杨晓萍,陈虹冰,忽艳萍
受保护的技术使用者：杭州甘之草科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/16