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公开(公告)号：CN112270965A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011277020.5
申请日：2020-11-16
Applicant: 苏州系统医学研究所
IPC: G16H10/60 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F40/242
Abstract: 本发明公开了一种医学文本表型信息的语义结构化处理方法，通过构建表型语义结构单元、对表型语义结构单元的自动识别及对表型语义结构单元的交互校对得到更精细、更准确的疾病‑表型知识库。本发明突出效果为：能够对医学文本中的表型知识从语义层面进行更精确、更深入的结构化表征，对语义层面的细粒度表征更深入。本发明将能极大的促进我国医疗信息化和智能化事业的发展。
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公开(公告)号：CN118982067A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411201816.0
申请日：2024-08-29
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本发明提供一种面向医学教科书的知识点智能抽取和标注方法及系统，涉及医学教育技术领域，该方法包括收集医学考试真题资源和教科书资源，将医学考试真题文本和教科书文本转换为向量表示，通过评估文本片段之间的语义相似性，筛选出与医学考试真题文本在语义上相似度最高的多个医学教科书文本片段，生成教科书重点考点书摘；基于构建好的医学概念词典，对教科书重点考点书摘中的医学概念进行标注，并对教科书重点考点书摘中关联真题的文本片段进行标注；设计闪卡生成指令，根据教科书重点考点书摘生成设定格式的闪卡内容，并通过渲染将闪卡内容呈现为包含问题和答案的表格形式。本发明提高了用户的学习效率，确保了学习内容的准确性和针对性。
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公开(公告)号：CN117973393A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410363130.5
申请日：2024-03-28
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本发明提供一种面向医学文本中关键医学信息的精准语义比对方法及系统，涉及医学自然语言处理技术领域，该方法包括输入两份不同的医学文本，抽提蕴含于医学文本中的医学信息，并对其进行标准化处理，得到医学文本中的结构化、标准化的语义结构单元列表；基于语义结构单元列表，建立语义结构单元相似性区分模型；依次对语义结构单元中的表型概念和属性集合进行比对，基于语义结构单元相似性区分模型，根据表型概念和属性集合的结果综合判断完整语义结构单元的相似类别，得到关键医学信息比对结果。本发明不仅在技术上有效填补了医学文本关键医学信息比对技术的空白，还将能有效地提高临床专家比对医学文本的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119783681A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510273222.9
申请日：2025-03-10
Applicant: 苏州系统医学研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/279 , G06F40/16 , G06N5/04 , G06N5/025 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明提供一种医学文本中语义结构单元的智能标注方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括S1：获取预训练大语言模型，收集含标注信息的医学文本数据并处理成适配格式，经指令微调构建语义结构单元自动识别模型。S2：集成自动识别模型与文本标注工具形成人机交互标注工具，自动标注医学文本数据，网页展示标注信息，组织专家人工校对。S3：收集校对后数据，新数据达预设数量阈值或模型评估指标满足预设条件时，重新训练模型生成新识别模型，并返回执行S2。本发明具有数据驱动、自我进化和人机协同的优点，借助大语言模型降低维护成本，通过自我学习机制增强模型性能，利用人机协同策略解决大模型算法问题并提升标注效率。
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公开(公告)号：CN117973393B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410363130.5
申请日：2024-03-28
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本发明提供一种面向医学文本中关键医学信息的精准语义比对方法及系统，涉及医学自然语言处理技术领域，该方法包括输入两份不同的医学文本，抽提蕴含于医学文本中的医学信息，并对其进行标准化处理，得到医学文本中的结构化、标准化的语义结构单元列表；基于语义结构单元列表，建立语义结构单元相似性区分模型；依次对语义结构单元中的表型概念和属性集合进行比对，基于语义结构单元相似性区分模型，根据表型概念和属性集合的结果综合判断完整语义结构单元的相似类别，得到关键医学信息比对结果。本发明不仅在技术上有效填补了医学文本关键医学信息比对技术的空白，还将能有效地提高临床专家比对医学文本的效率。
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公开(公告)号：CN119782555A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510284401.2
申请日：2025-03-11
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本发明提供一种基于混合智能技术的医学知识图谱构建方法和装置，涉及人工智能与医学交叉的知识图谱构建技术领域，该方法包括利用混合智能模型识别医学知识材料中的关键实体并提取语义关系，自动构建知识图谱；通过基于大语言模型驱动的专家交互校对机制，生成初步校对建议，专家在可视化界面进行调整与反馈，同时记录校对过程并进行版本化管理；将专家校对信息积累并重新导入训练集，更新混合智能模型，循环上述步骤，实现人机协同提升模型性能，将专家经验融入知识图谱。本发明采用混合智能技术融合人工智能与专家协作，高效构建高精度医学知识图谱，支持动态更新并降低数据依赖，提升可解释性与跨领域适用性。
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公开(公告)号：CN112270965B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202011277020.5
申请日：2020-11-16
Applicant: 苏州系统医学研究所
IPC: G16H10/60 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F40/242
Abstract: 本发明公开了一种医学文本表型信息的语义结构化处理方法，通过构建表型语义结构单元、对表型语义结构单元的自动识别及对表型语义结构单元的交互校对得到更精细、更准确的疾病‑表型知识库。本发明突出效果为：能够对医学文本中的表型知识从语义层面进行更精确、更深入的结构化表征，对语义层面的细粒度表征更深入。本发明将能极大的促进我国医疗信息化和智能化事业的发展。
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公开(公告)号：CN117271786A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310025860.X
申请日：2023-01-09
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本发明提供了基于在线增量学习机制智能构建疾病细粒度知识图谱的系统及其构建方法，系统包括知识表征模块：用于结构化表征疾病知识的语义信息模型；知识抽提模块：用于从生物医学文本中自动抽提疾病相关知识转为语义信息模型所预定义的结构化形式；人机交互模块：用于可视化展示和交互校对知识抽提算法的结果；知识融合模块：用于标准化知识图谱中的生物医学术语，自动学习模块：用于基于专家制作的疾病细粒度知识图谱自动更新知识抽提算法的参数。由于自动学习模块的引入，底层的知识抽提模型将不断学习专家构建的疾病知识图谱，不断提升医学知识抽提的准确度和覆盖度，体现出智能进化特性，进而使构建疾病细粒度知识图谱的过程变得越来越轻松。
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