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公开(公告)号：CN119848188A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411778331.8
申请日：2024-12-05
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/335 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种针对大模型检索增强生成的文档切分方法，涉及文档切分技术领域，方法包括：以任一二级标题以及该二级标题下的文字内容为一个待分析对象，对每个待分析对象中的字符个数进行统计，并在字符个数超过预设字符个数时，对所述文字内容进行段落拆分；对拆分后的每个部分进行切分置信度的计算，基于相邻部分对应的切分置信度，对相邻部分进行合并或分割处理。本发明通过对相邻部分进行切分置信度的计算，可以准确的对文档进行部分切分，有效的保证了切分的效果，另外基于切分置信度，可以有效的保证切分后，前后语义的完整性。
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公开(公告)号：CN119232496B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411746983.3
申请日：2024-12-02
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: 本申请提供一种医疗数据的加密传输系统及方法，涉及数据处理技术领域，其中，服务端响应医疗数据分析请求，与每个客户端通过以下步骤进行模型参数的加密传输：服务端接收该客户端发送的模型参数获取请求；服务端基于该客户端对应的请求验证信息对该客户端进行身份验证；若该客户端身份验证通过，则服务端基于该客户端对应的历史优化模型参数生成密钥字符串，对本轮待发送的优化模型参数进行加密处理，以生成密文数据包并发送给该客户端；该客户端基于标识符确定出解密密钥，对接收到的密文数据包解密，以获得优化模型参数；该客户端基于获取到的优化模型参数，对本地的局部分析模型进行更新，以使服务端确定该客户端下一轮的优化模型参数。
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公开(公告)号：CN119541747A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411829324.6
申请日：2024-12-12
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: 本申请涉及医疗数据处理技术领域，尤其涉及一种罕见病随访数据处理系统，用于提高罕见病随访数据的获取效率。主要方案为：根据患者客户端传输的各个周期的患者随访数据以及罕见病数据库中对应各个治疗周期的预期医疗数据，确定随访数据变化曲线、预期数据变化曲线；根据随访数据变化曲线、预期数据变化曲线以及随访数据周期预测模型确定下一周期随访数据的获取时间；根据下一周期随访数据的获取时间以及患者客户端传输的各个治疗周期的患者随访数据，对当前周期的随访需求事项进行修订得到最终随访需求事项；向目标患者的患者客户端发送最终随访需求事项，使得目标患者根据最终随访需求事项填写患者随访数据。
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公开(公告)号：CN119537561A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510106809.0
申请日：2025-01-23
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06N5/022 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的大模型回答效果评估方法及系统，涉及大语言模型领域。公开了将多个问句进行预处理；预处理后的句子通过卷积计算得到关键词节点；通过关键词节点提取关键词属性；根据每个关键词节点的关键词属性的注意力影响分数，对各关键词属性进行筛选；使用筛选后的关键词属性构建上下文图，并经过多层感知机对关键词节点进行分类，得到多组关键词头节点和关键词尾节点；利用关键词节点为实体，分类结果为实体关系生成关键词知识图谱；将用户输入的问句通过大模型进行问答；对大模型的结果进行评测。本发明能够自动评估问答系统的回答效果，提高评估的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119003993B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411456386.7
申请日：2024-10-18
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种通用心电基座大模型框架构建方法及系统，本方案提出增强VQ‑VAE模型，改进后的增强VQ‑VAE模型可以适用于不同长度、不同噪声等级和多种导联情况的心电信号，提出掩码ECG建模模型，该模型是一种针对1D心电信号的自监督预训练框架，现有的掩码建模大多是基于语言或图像开发的，无法直接用于心电任务。本方案针对心电信号设计了合理的掩码建模ECG分块参数和ECG编码器的嵌入层维度，通过构建上述心电自监督预训练任务，能够有效降低数据标注成本，并且模型并不依赖于特定任务，是一种通用的ECG框架，广泛适用于不同的ECG任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119025869B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411507151.6
申请日：2024-10-28
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
IPC: G06F18/20 , G06F40/30 , G16H80/00 , G06F18/213 , G06F18/241 , G10L25/66 , G10L15/26
Abstract: 本申请提供一种MDT会诊数据的分析系统，涉及数据处理技术领域，系统包括数据分析端和医生端，数据分析端用于基于至少一个学科专家在目标患者的MDT会诊中针对目标患者所患病种实体的发言语音数据，确定出每个学科专家针对目标患者所患疾病的诊断结果。以及数据分析端还用于将诊断结果发送给与学科专家对应的医生端，以基于学科专家确认后的诊断结果形成会诊报告，利用深度学习对学科专家发言的自信程度分析以及语义分析，确定学科专家的诊断结果，还设置了学科专家审核环节，提高了自动化会诊报告生成的准确性。
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公开(公告)号：CN119295392A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411333475.2
申请日：2024-09-24
Applicant: 西安市第一医院 , 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的眼眶图像分割识别方法，其特征在于，将注意力机制引入Unet网络结构，利用以往的眼部CT/MRI影像进行模型训练，构建眼部区域分割网络模型，通过分割网络模型将待处理眼部CT/MRI影像分割为不同区域，再分别对不同区域测量其相应数据，得到眼部CT/MRI影像分割结果。本发明基于深度学习的眼眶图像分割识别方法解决了现有技术对眼眶MRI图像分割不明确、图像识别及数据测量不精确的问题。
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公开(公告)号：CN119232496A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411746983.3
申请日：2024-12-02
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: 本申请提供一种医疗数据的加密传输系统及方法，涉及数据处理技术领域，其中，服务端响应医疗数据分析请求，与每个客户端通过以下步骤进行模型参数的加密传输：服务端接收该客户端发送的模型参数获取请求；服务端基于该客户端对应的请求验证信息对该客户端进行身份验证；若该客户端身份验证通过，则服务端基于该客户端对应的历史优化模型参数生成密钥字符串，对本轮待发送的优化模型参数进行加密处理，以生成密文数据包并发送给该客户端；该客户端基于标识符确定出解密密钥，对接收到的密文数据包解密，以获得优化模型参数；该客户端基于获取到的优化模型参数，对本地的局部分析模型进行更新，以使服务端确定该客户端下一轮的优化模型参数。
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公开(公告)号：CN119202630A
公开(公告)日：2024-12-27
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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公开(公告)号：CN119025869A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411507151.6
申请日：2024-10-28
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
IPC: G06F18/20 , G06F40/30 , G16H80/00 , G06F18/213 , G06F18/241 , G10L25/66 , G10L15/26
Abstract: 本申请提供一种MDT会诊数据的分析系统，涉及数据处理技术领域，系统包括数据分析端和医生端，数据分析端用于基于至少一个学科专家在目标患者的MDT会诊中针对目标患者所患病种实体的发言语音数据，确定出每个学科专家针对目标患者所患疾病的诊断结果。以及数据分析端还用于将诊断结果发送给与学科专家对应的医生端，以基于学科专家确认后的诊断结果形成会诊报告，利用深度学习对学科专家发言的自信程度分析以及语义分析，确定学科专家的诊断结果，还设置了学科专家审核环节，提高了自动化会诊报告生成的准确性。
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