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公开(公告)号：CN119279645B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411395781.9
申请日：2024-10-08
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了心肌活检穿刺用装置、系统及方法，所述系统包括诊断判断模块、术前准备模块、术中操作模块、留标本模块以及术后模块，具体地：诊断判断模块，用于评估患者术前身体情况，详细了解患者病史、体征和相关检查结果，评估患者是否适合进行心包穿刺；本发明属于心肌穿刺技术领域，本发明的目的在于解决现有技术中紧张的情形下容易导致操作步骤的错误和缺少的问题。通过系统的内部提醒模块，能够实时对手术操作者进行提醒，整个系统提交较小可以佩戴在手术操作的无线耳机中，不影响手术的正常操作，解决了紧张的情形下容易导致操作步骤的错误和缺少的问题，避免了主任医师现场提醒患者带来焦虑的情况。
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公开(公告)号：CN119623441A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510163036.X
申请日：2025-02-14
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/18 , G06F40/183 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F18/22 , G16H15/00 , G16H10/60
Abstract: 本申请提供了一种罕见病的CRF表单的生成方法和装置，在本申请中，当需要罕见病的CRF表单时，用户可以通过用户终端输入罕见病的关键词，服务端中设置有医学报告数据库，由于医学报告数据库中存储的医学报告中包含有相关疾病对应的CRF表单需要填写的项目，如：患者基本信息、既往病史、个人体格检测结果、医学检测结果、影像检测结果、医生意见与建议等内容，因此可以从罕见病对应的医学报告中获取到能够建立CRF表单的各种事项，通过与医学词典中收录的医学词语进行比较，以便确定与关键词相关度较高的医学报告，进而便于构建与当前罕见病相关的CRF表单，通过上述方法，用户可以只需要输入关键词就可以得到相应的CRF表单，有利于降低人工工作量。
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公开(公告)号：CN116598004A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310869443.3
申请日：2023-07-17
Applicant: 清华大学 , 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/30 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种患病率的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据关键词表从搜索引擎的历史数据库中提取会话数据集；将会话数据集输入至会话分类模型中进行会话分类，得到分类结果；根据分类结果对会话数据集进行筛选，得到目标会话数据集；将目标会话数据集输入至预测模型中进行患病率预测，得到预测结果。采用本方法能够提高罕见病患病率的预测准确度。
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公开(公告)号：CN119625325A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510163039.3
申请日：2025-02-14
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种医疗图像语义分割方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，方法包括通过特征提取网络分别提取第一图像对应的第一图像特征和至少一张第二图像对应的多个第二图像特征；基于第一图像特征和多个第二图像特征的均值进行特征交叉对齐，以获得多个交叉特征；基于第一图像特征和多个第二图像特征之间的相似度，分别对多个交叉特征进行优化，以获取多个优化特征；通过解码器对第一图像特征、多个优化特征以及每个优化特征匹配的掩码进行融合，以获得第一图像对应的掩码结果，用以提高罕见病医学影像语义分割的准确性。
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公开(公告)号：CN119091735A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411395785.7
申请日：2024-10-08
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明公开了心肌活检穿刺虚拟现实训练装置及系统，包括虚拟现实机体，所述虚拟现实机体一侧设置为斜面，所述虚拟现实机体斜面上设置有显示屏，所述虚拟现实机体远离斜面的一侧固定安装有扫描平台，所述扫描平台顶面转动安装有遮光罩，所述遮光罩内壁安装有多方位扫描装置，本发明属于医学训练领域，本发明的目的在于解决现有技术中医学模拟样本的更新速度较缓慢，不能第一时间地让医护人员体验模拟到最新的心肌活检穿刺模拟样本的问题。达到的技术效果为：通过将纸质平面样本或三维立体模型放置在扫描平台上，启动多方位扫描装置进行实时扫描，最后虚拟现实机体根据物品数据信息建立虚拟数据模型，大大提高了医学模拟样本的更新速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111009329A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911217741.4
申请日：2019-12-03
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H80/00 , G16H40/20 , G16H70/60 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种罕见病研究群组管理方法，包括以下步骤：服务器接收提出创建群组请求的用户对应的客户端发送的创建单中心群组请求或创建多中心群组请求；服务器直接根据创建单中心群组请求创建相应的单中心群组并为单中心群组分配一个群组标识，或服务器对创建多中心群组请求进行审核，如果审核通过，则服务器根据创建多中心群组请求创建相应的多中心群组并为多中心群组分配一个群组标识，如果审核不通过，则服务器向提出创建群组请求的用户对应的客户端发送多中心群组审核结果。本发明能够将研究同一种疾病的研究者组成群组，实现组内数据共享，以便开展有效的罕见病研究。
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公开(公告)号：CN110993047A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911217874.1
申请日：2019-12-03
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Inventor： 金晔
IPC: G16H10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于B/S架构的罕见病信息管理的方法、设备及计算机可读存储介质，其中所述方法包括如下步骤：步骤1，研究者注册并登陆罕见病信息管理系统；步骤2，研究者查看所述罕见病信息管理系统中的某种罕见病的疾病信息；步骤3，研究者在某种所述罕见病的疾病信息中添加某种所述罕见病的病人病例信息；步骤4，研究者对所述罕见病的病人病例信息进行病例分析研究。本发明提供的方法能够辅助研究者开展有效的罕见病研究，提升罕见病的诊断效率。
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公开(公告)号：CN119226817B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411718945.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种罕见病严重程度的确定装置及方法，该装置包括：处理器、存储介质和总线，处理器执行机器可读指令，以根据目标用户的目标罕见病类型对应的检测数据与目标罕见病类型在不同严重程度下对应的罕见病特征检测数据之间的相似度，确定目标用户对于目标罕见病类型的严重程度，为医生提供有效治疗方向，从而避免目标用户不必要的检查和不合理治疗，缩短了目标用户的治疗时长。
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公开(公告)号：CN119905248A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510216124.1
申请日：2025-02-26
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种罕见病数据的共享系统及方法，涉及医疗技术领域，共享系统包括服务端和分别部署在不同医疗机构、不同科室的多个客户端，服务端和客户端之间基于联邦学习机制构建成为医疗数据平台，服务端基于各个客户端上传的病例特征进行搜索，确定出待分析患者的多个就诊数据提取出的病例特征，进而通过罕见病分析模型进行分析，辅助医生进行病情判断，可以保证患者医疗数据的隐私性的同时，无需患者手动整理或提供以往病例资料，给医生给患者都提供了便利。
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公开(公告)号：CN119202630B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411731743.6
申请日：2024-11-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G16H30/00 , G16H40/67 , G16H50/20 , G16H50/30 , G16H80/00 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/25
Abstract: 本申请提供一种罕见病会诊数据的处理系统及方法，涉及医疗技术领域，处理系统包括罕见病分析端、多个医学科室客户端，罕见病分析端用于接收任意一个目标医学科室客户端发送的罕见病MDT协同分析请求；提取该学科专家病种预测结果对应的语义特征向量，以及根据目标患者的医疗影像图片，提取图片特征向量；将语义特征向量和图片特征向量输入至预先训练好的疾病分类器，以获取疾病分类器输出的综合病种预测结果；使得与综合病种预测结果对应的医学科室客户端基于所有的医疗检测数据及医疗影像图片确定综合病种预测结果的患病概率；并根据患病概率以及疾病分类器输出的综合病种预测结果，确定目标患者的最终病种预测结果。
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