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公开(公告)号：CN115762707B
公开(公告)日：2023-05-05
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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公开(公告)号：CN115658877B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211683493.4
申请日：2022-12-27
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/36 , G16H20/10 , G16H50/50 , G16H50/70
Abstract: 本公开涉及肝癌免疫药物推荐领域，提供了一种基于强化学习的药物推荐方法、装置、电子设备和介质。包括：采集初始患者数据并进行预处理，得到标准患者数据；基于上述标准患者数据构建知识图谱；基于Trans模型得到上述知识图谱的节点向量和边关系向量；基于强化学习、上述知识图谱和上述知识图谱的节点向量和边关系向量训练智能体；基于上述智能体和上述知识图谱得到推荐药物和上述推荐药物对应的推荐路径。本公开结合强化学习与知识图谱对真实肝癌病人用药信息进行建模，在给出病人推荐药物的同时也可以提供模型推荐药物诊疗路径，为药物推荐提供可解释性。
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公开(公告)号：CN115798722A
公开(公告)日：2023-03-14
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：CN115797638A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310054375.5
申请日：2023-02-03
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本申请提出一种医学图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：用少量人工标注的图像训练全监督医学图像分割模型；采用该模型对未进行标注的医学图像进行预测，得到伪标注医学图像；从伪标注医学图像中选出高质量伪标注图像，使用少量人工标注的图像与高质量伪标注图像来对全监督医学图像分割模型进行微调，得到半监督模型；重复进行n轮生成n个半监督模型，用最终的半监督模型预测未进行人工标注的图像。装置包括：人工标注模块、全监督模型训练模块、伪标注图像生成模块、高质量伪标注图像选择模块、半监督模型训练模块、标注结果输出模块。本申请仅用少量人工标注，就能够得到准确的多器官分割模型，并实现所有医学图像的标注。
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公开(公告)号：CN115691813A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211720285.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及基因分析技术领域，具体为一种基于基因组学和微生物组学的遗传性胃癌评估方法及系统，本发明方法包括：获取遗传性胃癌患者的数据，遗传性胃癌患者的数据包括患者的微生物组学、基因组学、表观基因组学、代谢组学、临床表现型、癌症类型、饮食习惯、年纪、性别和综合评分，将遗传性胃癌患者的数据分为训练集和测试集并进行预处理，构建基于AdaBoost算法优化的BP神经网络的预测模型，通过训练集对预测模型进行训练，通过测试集对预测模型进行验证，通过预测模型对人患胃癌进行评估；本发明通过患者的基因组学和微生物组学数据，构建基于AdaBoost算法优化的BP神经网络的预测模型，实现对患胃癌的准确预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115631868A
公开(公告)日：2023-01-20
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：CN115223715A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210833903.2
申请日：2022-07-15
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提出一种基于多模态信息融合的癌症预测方法与系统，其中方法包括：获取任意两种或两种以上的多模态信息；针对所述任意两种或两种以上的多模态信息，分别提取对应的特征；将所述特征在时间域上对齐；将对齐后的特征融合在动态的多模态图网络中，进行多模态表征交互与融合后，输出总表征向量；选择评价结果最高的对应预测算法作为最终预测算法，对应的癌症预测结果为最终的癌症预测结果。所述系统包括：数据获取模块、特征提取模块、多模态融合模块、算法预测模块、参数评价模块。本申请实现了CT影像、病理信息、临床信息以及基因数据的多模态信息融合，并且提高了术后癌症预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115080705A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210855091.1
申请日：2022-07-20
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及信息处理技术领域，且公开了基于双模型增强的垂直领域关系抽取方法及系统，本发明采用原始文本的实体信息配合设置双模型的方式，利用从垂直领域现有的知识图谱中的提取的属性信息文本进行关系抽取，最后结合双模型的关系抽取，能够在少量样本结合现有的知识图谱情况下，共同得出更准确的结果，节省大量的预训练计算资源。
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公开(公告)号：CN115062614A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210939116.6
申请日：2022-08-05
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F16/33 , G06F40/216 , G06K9/62 , G16H70/00
Abstract: 本公开的实施例公开了应用于医学领域的词语标准化方法、装置和电子设备。涉及医疗服务领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待标准化词语；将待标准化词语输入至预先训练的语言处理模型，生成待标准化词语的空间向量；基于待标准化词语、空间向量，计算待标准化词语与预设标准词语库中至少一个标准词语中每个标准词语之间的相似度，得到相似度集合；基于相似度集合，从预设标准词语库中选择出目标标准词语。该实施方式可以通过生成待标准化词语的空间向量，计算与预设标准词语库中每个标准词语之间的相似度集合，选择出待标准化词语对应的目标标准词语。提高了医学词语标准化的效率和准确度，为医疗数据被应用提供了重要帮助。
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公开(公告)号：CN115062118A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210886767.3
申请日：2022-07-26
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本公开的实施例公开了双通道信息抽取方法、装置、电子设备和介质。涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取输入文本；生成上述输入文本的文本向量；基于上述文本向量，抽取上述输入文本的语义信息；将上述语义信息传输至具有显示功能的目标设备。该实施方式利用生成输入文本的文本向量的方式来抽取语义信息，实现了针对输入文本的语义信息的有效抽取。
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