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公开(公告)号：CN116703896B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310963187.4
申请日：2023-08-02
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及前列腺癌技术领域，具体涉及一种基于多模态的前列腺癌与增生预测系统及构建方法；本方法包括采集患者的临床数据以及前列腺序列的CT影像，采用3DUNET分割模型对前列腺影像序列的前列腺区域进行ROI标注，经VIT算法模型处理后得出患者的前列腺影像embedding，对患者的临床数据进行预处理后得到患者的临床embedding，将对应的影像和临床embedding进行拼接，得到前列腺癌与增生预测模型；本发明通过将临床数据与影响数据进行结合形成多模态数据，并构建预测模型，实现对前列腺癌与增生的预测，解决了临床上医生对PSA值处于4到6的患者影像判断的挑战，避免患者做活检带来的痛苦。
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公开(公告)号：CN116913459A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311171207.0
申请日：2023-09-12
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H20/10 , G16H50/20 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了基于深度卷积网络控制门模型的用药推荐方法及系统，该方法包括以下步骤：S1：获取现有的患者诊疗检查信息以及对应的最终用药数据；S2：根据患者诊疗检查信息与最终用药数据的对应关系，将每一条患者诊疗检查信息与最终用药数据进行数字ID映射的转化；S3：将转化为数字ID的患者诊疗信息作为输入，最终用药数据作为标签，输入控制门模型进行训练；S4：将实际患者诊疗信息输入控制门模型，输出建议用药概率。本发明通过深度卷积网络控制门模型学习已有的用户诊断检查数据，在训练完毕后，可以使用训练完毕的模型基于新的患者诊断检查检测指标对患者用药进行推荐，最终推荐出患者的最佳用药。
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公开(公告)号：CN116665017A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310939774.X
申请日：2023-07-28
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G16H50/20 , G06N3/0464 , G06N7/01 , G06N20/00 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及前列腺癌技术领域，具体涉及一种基于影像组学的前列腺癌预测系统及构建方法；本发明系统包括采集模块，用于采集前列腺患者的影像序列，标注模块，用于对前列腺区域进行ROI标注，特征提取模块，用于进行特征提取，特征筛选模块，用于选出前列腺影像序列的重要特征，预测模型构建模块，用于通过重要特征，基于随机森林、XGBoost，朴素贝叶斯、k最近邻、支持向量机、逻辑回归、决策树和adaboost分别构建模型，评价模块，用于计算模型的评价指标，采用评价指标最优的模型作为最后的前列腺癌预测模型，预测模块，用于预测待测者的前列腺癌风险；通过本发明实现对前列腺癌的评估，解决需要活检造成患者痛苦的问题。
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公开(公告)号：CN116386800B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310658805.4
申请日：2023-06-06
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H10/60 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F40/205 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了基于预训练语言模型的医疗病历数据分割方法和系统，通过预构建的预训练语言模型生成原始病历文本数据，基于N‑gram模型按照1~n gram对原始病历文本数据进行划分组合，得到病历划分数据，并通过预构建的bert模型得到病历词向量集合，再用预设的医疗领域所有的标准词通过bert模型得到标准词向量集合，通过相似度得分计算病历词与标准词的相似度得分，根据预设阈值将符合的病历词标识为疾病实体，从而实现病历文本的快速精确分割识别操作，解决了基于传统序列标注的分割方法中效率低且准确率不达标的问题。
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公开(公告)号：CN116179718A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211671755.5
申请日：2022-12-26
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: C12Q1/6888 , C12Q1/6858 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一种用于免疫抑制剂类药物基因多种SNP位点的核酸组合物、试剂盒和方法，所述用于免疫抑制剂类药物基因多种SNP位点的核酸组合物，所述核酸组合物包括引物探针组合1‑引物探针组合6中的任意一种或两种以上的组合。本发明提供的用于免疫抑制剂类药物基因多种SNP位点的核酸组合物、试剂盒和方法，通过6个引物探针组合能够对多种SNP位点进行检测，通过PCR扩增时相应通道的信号强度进行实时监测和输出，能够实现检测结果的定性分析，从而减少用药盲目性，提高药物治疗精准性。参考患者基因检测分型结果，结合患者病理生理情况，制定个体化疼痛药物治疗方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116162697A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211653866.3
申请日：2022-12-22
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: C12Q1/6883 , C12Q1/6858 , C12N15/11
Abstract: 本公开提供一种检测AERD相关药物基因多态性的引物探针组合、方法与应用，该方法包括：提取样本DNA，备用；分别配置阳性对照组和阴性对照组；将检测AERD相关药物基因多态性的引物探针组合分成12个反应体系，将引物、探针分别混合，再加入PCR缓冲液、dNTPs和Taq DNA聚合酶，制得12组反应液；将样本DNA、阳性对照组和阴性对照组分别加入反应液中，瞬时低速离心后制得待检测液进行扩增，每个循环实时采集荧光信号，进行检测结果分析。本公开基于药物基因组学对阿司匹林加重呼吸疾病相关药物基因的多态性进行检测，预测阿司匹林的敏感度，为患者用到安全有效的剂量提供有力依据，实现对阿司匹林的临床用药的指导。
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公开(公告)号：CN115798722B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310052229.9
申请日：2023-02-02
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了基于知识图谱的免疫药物人群高低危筛选方法及系统，该方法包括以下步骤：S1：获取病人数据，并对病人数据进行数据预处理，并构建同构图数据以及异构图数据；S2：根据病人数据中的PFS值，对病人节点赋予标签，若PFS值大于PFS中位数，则赋予低危标签；S3：根据异构图数据构建异构图；将异构图节点数据转换为同构图数据，并根据同构图数据构建同构图；S4：将同构图输入到GCN以及GAT模型，异构图输入HAN模型，分别输出节点特征矩阵；S5：将三个节点特征矩阵进行拼接，输入MLP多层神经网络，并输出PFS类别预测。本发明融合了同构图信息以及异构图信息，并分别将其输出的节点表征拼接到一起，经过双层的MLP网络结构，能够准确预测病人的PFS类别。
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公开(公告)号：CN115631868B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211461585.8
申请日：2022-11-17
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于提示学习模型的传染病预警直报方法和系统，涉及医疗信息化技术领域，包括如下步骤：获取不同医院的原始诊断疾病数据，提取所述原始诊断疾病数据中的诊断描述；基于所述诊断描述构建诊断描述的集合；获取不同传染病的规范名称，基于所述规范名称构建传染病名称集合；基于语言模型对诊断描述的集合中的每个诊断描述与传染病名称集合中的每个规范名称进行比对，判断是否匹配，当任一诊断描述与任一规范名称判断为匹配时上报预警。避免了碍于各个地区的医生的诊断业务能力不同，对传染病进行个性化的诊断描述或自定义的诊断描述，导致传染病不能够被及时发现，提高了识别传染病的准确度。
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公开(公告)号：CN115545041B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211488054.8
申请日：2022-11-25
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，且公开了一种增强医疗语句语义向量表示的模型构造方法，包括收集医学领域的医疗数据，并对所述医疗数据进行预处理，建构一份扩充医学词典；基于所述医疗数据进行预处理结果，保留Bert中的MLM任务，构建损失函数做全词掩码训练；保存训练后的Bert模型，切分所述医疗数据中的每段文本形成句子集合；基于句子集合，对每个句子进行对比学习训练；构建一个新的损失函数，判断当新的损失函数连续3次得出的数据不下降的情况下,得出最终Bert模型作为最终的增强语义向量表示的模型。本专利结合继续预训练和对比学习来有效增强医疗语句语义表示的构造方法，使医疗语句的表达更精确。
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公开(公告)号：CN115762707A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310025203.5
申请日：2023-01-09
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及知识图谱技术领域，具体涉及一种基于知识图谱的肝癌用药推荐方法和系统；本方法包括收集肝癌实例数据构建知识图谱，建立RNNLogic预测模型，通过EM算法优化RNNLogic预测模型，基于所述知识图谱训练RNNLogic预测模型，得到肝癌用药推荐模型，通过所述肝癌用药推荐模型，得出肝癌推荐用药的候选答案，并计算所述候选答案的概率，通过MR、MRR和Hit@k对所述候选答案的路径进行验证；本发明实现对肝癌数据的运用，进而对肝癌患者的最佳用药进行推荐。
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