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公开(公告)号:CN119761377A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411868956.3
申请日:2024-12-18
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F40/211 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种大模型检索增强生成中关于文档切分效果评估的方法,涉及文档切分技术领域,方法包括:获取待评估文档的进行切分处理后得到的切分对,按照顺序将切分对输入至通用语义模型中,得到每个切分对对应的目标评价值,基于评价值与效果等级对应关系,确定所有目标评价值对应的目标效果等级;通用语义模型的训练过程具体为:对训练文档进行切分得到至少两个原始切块;对任一原始切块进行随机切分,得到预设个数的切片;按照语义是否存在相关性进行标注,得到n组训练样本;计算任一组训练样本对应的目标相关性分数以及目标分离性分数,确定该训练样本对应的评价值。本发明可以反馈每个文档对应的分割效果的评分也可以有助于辅助文档切分。
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公开(公告)号:CN119760404A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411923658.X
申请日:2024-12-25
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种商品质量评估方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取待评估商品的多源商品信息;提取所述多源商品信息中的商品质量特征;将所述商品质量特征输入至预训练的质量评估模型,得到所述待评估商品的质量评估结果。通过本发明的方法,基于增强型交叉熵损失函数中正则化项,可鼓励模型输出更加接近真实质量评估结果的预测概率分布,提升模型的精度。
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公开(公告)号:CN119474883A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202510051703.5
申请日:2025-01-14
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/20 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种医学多模态基座模型的训练方法、系统、设备和存储介质,涉及模型训练技术领域,方法包括:构建医学多模态基座模型;对每个数据处理分支进行训练;当对每个数据处理分支训练完成后,利用每个数据处理分支的输出数据,对多任务解码器进行训练。一方面,基于模型迁移能力,能够利用少量的多模态数据,对多任务解码器进行更好的训练,且得到的训练好的医学多模态基座模型能够支持输入多模态数据;另一方面,通过对数据处理分支和多任务解码器进行解耦训练,能够减少数据处理分支与多任务解码器之间的相互依赖,从而提高训练好的医学多模态基座模型的稳定性、泛化能力和预测精准度。
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公开(公告)号:CN119170189A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411611277.8
申请日:2024-11-12
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医疗领域,特别涉及权衡知识库和模型结果的脑肿瘤诊疗方案生成方法及系统,该方法包括:获取与脑肿瘤相关的文本证据信息;构建知识库;构建并训练诊疗方案生成模型;构建并训练方案打分模型;获取目标患者的病案文本信息,基于知识库匹配技术和诊疗方案生成模型的模型生成结果,生成脑肿瘤诊疗方案的推荐方案。本发明通过权衡精确的知识库和准确的模型生成结果,利用推荐方案生成技术来动态生成个性化的辅助诊疗方案,不仅提高了诊疗决策的准确性和效率,还能够为医务人员提供更好的决策支持。
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公开(公告)号:CN119168040A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411660159.6
申请日:2024-11-20
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06N5/022 , G06F16/36 , G06F16/28 , G06F40/279 , G16H15/00
Abstract: 本发明涉及人工智能中的医疗大数据技术领域,特别涉及基于大模型和提示词优化的肿瘤知识库构建系统及方法,该系统包括:数据采集模块、提示词生成与优化模块、实体识别与关系提取模块、知识图谱构建模块、临床决策支持模块和知识库更新与维护模块。本发明通过初始设计并持续优化的提示词,以便确保后续大型语言模型LLM准确高效地提取所需信息,利用大型语言模型LLM从目标文本信息中快速、准确地提取相关实体和相关实体之间的关联关系,以便构建准确的层次化肿瘤知识图谱数据库,在后续应用该层次化肿瘤知识图谱数据库时,可通过输入目标患者的临床数据,生成个性化的推荐治疗方案临床报告,从而为医务人员提供更好的决策支持。
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公开(公告)号:CN114974490B
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202210589095.X
申请日:2022-05-27
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H10/60 , G06F16/35 , G06F40/205 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本公开的实施例公开了用于构建医学术语平台的方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括:选取数据源,采集医学词语集合;对上述医学词语集合进行数据处理,得到数据处理完成的医学词语集合;基于上述数据处理完成的医学词语集合,建立各个医学词语之间的关系;将关系建立完成的医学词语集合确定为目标医学术语集合,以及将上述目标医学术语集合发布至目标医学术语平台。该实施方式实现了医学信息命名规范、统一,即使有多个数据源也可以轻松处理得到符合要求的医学术语集合,构建的医学术语平台也有助于医学问诊、医学预警、医学指南推荐等医疗相关服务。
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公开(公告)号:CN117976198B
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410366312.8
申请日:2024-03-28
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及医学跨域数据处理技术领域,尤其涉及基于数据筛选和对抗网络的医学跨域辅助诊断方法及装置;该方法能够在已知源域已标注电子病历文本数据数量的基础上,通过源域已标注电子病历文本数据的数量和目标域未标注电子病历文本数据的数量之间的关系公式,能够计算目标域未标注电子病历文本数据所需的数量,并采用权重随机抽样法,实现目标域未标注电子病历文本数据所需数量的筛选,随后将源域已标注电子病历文本数据和筛选出的目标域未标注电子病历文本数据进行合并训练,利用优化后的对抗网络,能够在保证模型效果的基础上,不仅加快模型的推理速度,还能够提高疾病诊断预测结果的准确率。
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公开(公告)号:CN117976198A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410366312.8
申请日:2024-03-28
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及医学跨域数据处理技术领域,尤其涉及基于数据筛选和对抗网络的医学跨域辅助诊断方法及装置;该方法能够在已知源域已标注电子病历文本数据数量的基础上,通过源域已标注电子病历文本数据的数量和目标域未标注电子病历文本数据的数量之间的关系公式,能够计算目标域未标注电子病历文本数据所需的数量,并采用权重随机抽样法,实现目标域未标注电子病历文本数据所需数量的筛选,随后将源域已标注电子病历文本数据和筛选出的目标域未标注电子病历文本数据进行合并训练,利用优化后的对抗网络,能够在保证模型效果的基础上,不仅加快模型的推理速度,还能够提高疾病诊断预测结果的准确率。
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公开(公告)号:CN117711635B
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410162478.8
申请日:2024-02-05
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种医学影像检查结果分析方法及装置,通过深度学习技术、构建改进Trie树和微调后的疾病名称提取模型分别识别出第一类疾病分析实体、第二类疾病分析实体和第三类疾病分析实体,最终将三种结果进行融合后,再根据疾病语料库映射到ICD编码中,通过查询疾病专业知识库中的ICD编码,从而返回对应的疾病专业知识,解决了患者并不能很好的从检查结果中获取到更多关于疾病的信息的问题,帮助患者更好的了解自身病情,理性看待病情,有利于患者协助医生做出有针对性的诊疗,提高诊疗效率。
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公开(公告)号:CN117708306B
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410168381.8
申请日:2024-02-06
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G16H50/20 , G16H10/60 , G06F40/295 , G06F18/24 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了基于层进式问答结构的医学问答架构生成方法及系统,本方案利用电子病历文本结合层进式问答结构来进行医学问题和答案生成的技术框架,通过模仿医生层层递进式的提问方式,构建了一套完整的问题生成及问题回答框架,通过本方案提出的问答架构可以稳定准确的提取电子病历中的关键信息,并做出判断,然后送入后续的疾病诊断框架,提高医生获取患者关键信息的效率和准确率,降低误诊风险。
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