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本发明公开了一种基于药物映射和诊断增强的药物推荐方法和系统，自然语言处理技术领域及推荐系统领域，针对现有药物推荐技术中药物与疾病关联隐含、诊断信息单一、可解释性差的问题，通过四大核心模块实现精准推荐：诊断增强模块利用大语言模型关联诊断与治疗手段、身体检查，生成增强的诊断信息；药物映射模块建立药物与诊断、治疗手段的显式关联，药物推荐器模块结合交叉注意力机制与图神经网络，分别建模增强的诊断表示与药物外部知识；联合训练模块通过平衡单疾病与全局推荐损失，优化模型性能。本发明在多种指标上均优于现有主流模型，可显著提升药物推荐的精准度、临床可解释性与安全性，适用于辅助医生制定个性化用药方案。