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公开(公告)号：CN119478958A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411335299.6
申请日：2024-09-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06F16/353 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于OCR的医学文本结构化识别处理方法，该方法收集病人医学文本图像，标识出图像的文本框位置信息和文字信息作为数据集，利用图像矫正模块优化现实场景图像质量；通过OCR技术识别图像中的文本框位置和文字信息，并根据文本内容进行分类；针对化验单、入院小结和影像报告等特定医学文档，建立了相应的结构化后处理模块，以提取关键信息。本方法利用OCR，能够有效地从医学文本图像中抽取结构化数据，为后续医生疾病的诊断提供重要参考依据，提高了患者就医的效率。
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公开(公告)号：CN119252483A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411335302.4
申请日：2024-09-24
Applicant: 东南大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06N5/01 , G06N7/01 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练语言模型及机器学习的肝病预警方法，具体包括以下步骤：1、患者信息数据收集，筛选出患者入院记录的原始文本作为原始数据；2、患者原始数据预处理，使用大语言模型对患者原始数据进行数据格式化处理，得到格式化后的患者病史信息、检验检查信息以及影像报告信息；3、对患者的病史信息和检验检查信息使用梯度提升决策树算法进行训练，学习病史信息及检验检查信息与肝病之间的关系；4、对患者的影像报告信息使用预训练语言模型，学习影像报告与肝病之间的关系；5、使用贝叶斯优化对模型参数进行调优，调整到最佳模型参数，得到病史模型、检验检查模型以及影像报告模型。本发明为肝病的提前发现、预警提供了支撑。
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公开(公告)号：CN119207774A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411318534.9
申请日：2024-09-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的肝病电子病历分析与辅助决策方法，首先对患者的结构化疾病信息进行深度分析，结合广泛的肝病相关医学教材以及医生的临床建议，生成包含关键决策信息的Prompt。针对复杂的原发性肝癌病例，本方法会优先进行精确的分期诊断，确保方案制定的精准性，再构建包含医学之和和病人电子病历的Prompt。随后将这些构建的Prompt输入到本地部署的大语言模型中，模型通过推理与分析，考虑患者的病情，给出辅助医生诊断的决策输出。这些个性化决策建议不仅能够帮助医生更加准确地判断病情，还能协助他们选择最优的治疗路径，从而显著提升治疗效果。本发明有望推动医疗领域迈向智能化、数据驱动的精准医疗时代，为医生提供有力的决策支持。
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公开(公告)号：CN119415759A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411318533.4
申请日：2024-09-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9537 , G06F16/958 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/353 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06Q50/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于立场检测的多层次评论分析方法，具体如下：爬取微博中用户发表的评论，进行数据清洗后采用本发明构建的立场检测模型标记评论立场。本发明提供了四种基于立场的分析功能，分别为基于立场的词云分析、基于立场的时间序列分析、基于立场的性别分析和基于立场的地理位置分析，该方案可以根据用户对于评论立场的反馈构建新的数据集，可以用新数据集辅助模型训练，进一步提高立场检测模型的精度。
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