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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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公开(公告)号：CN114969386B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210926041.8
申请日：2022-08-03
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06N3/04 , G06F16/31 , G06F40/289 , G06F40/295 , G16H50/20
Abstract: 本公开的实施例公开了应用于医学领域的消歧方法、装置、电子设备和介质，涉及医疗知识图谱构建技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取医学知识图谱和待消歧数据；基于上述医学知识图谱，对上述待消歧数据进行消歧处理，得到新的医学知识图谱；将上述新的医学知识图谱存储至目标医学信息平台的数据库。该实施方式实现了对待消歧数据的有效消歧，为医学知识图谱的更新、构建提供了重要帮助。
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公开(公告)号：CN120089307A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510219154.8
申请日：2025-02-26
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种标注文件的生成方法、解析方法、电子设备及存储介质，其中，标注文件的生成方法，包括获取医疗影像的标签轮廓信息；基于标签轮廓信息，确定医疗影像中每一像素点与所有像素标签之间的对应关系；针对医疗影像中的每一像素点，基于该像素点与所有像素标签之间的对应关系，生成二进制整数值；针对医疗影像中的每一像素点，将该像素点对应的二进制整数值，转换为十进制整数值；基于每个像素点对应的十进制整数值，生成预设格式的标注文件。保证了标注文件的规范和通用性的同时，满足了多标签标注场景下的医疗影像像素标注需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120012886A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510023356.5
申请日：2025-01-07
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及知识图谱技术领域，具体涉及一种基于临近节点路径检索的图谱补全方法及系统；本发明通过以构建的知识图谱，确定节点的存在关系的节点集合，形成正样本和负样本对节点路径数预测模型进行训练，通过节点关系预测模型计算知识图谱中某节点与其他任意节点的关系概率值，将计算的关系概率值的最大值所对应的节点作为该某节点的关系节点，并得出其关系路径数，对知识图谱进行补全。
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公开(公告)号：CN119475438B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510051014.4
申请日：2025-01-13
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F16/23 , G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F8/30 , G06F8/73 , G06F9/445 , G06F9/54 , G16H10/60
Abstract: 本发明涉及医疗数据隐私保护和信息安全技术领域，特别涉及一种基于消息监听的动态医疗数据匿名化处理系统及方法，该系统包括配置管理模块、消息监听模块、缓存管理模块、刷新缓存模块、动态数据调用模块、匿名化规则执行模块以及验证与审计模块。本发明采用消息监听机制，实时捕捉与医疗数据相关的变更事件，及时调整匿名化规则；通过采用多类型注解定义的匿名化策略，能够满足医疗数据的复杂性和多样化的隐私保护需求；结合延时加载和函数式编程模式，优化匿名化处理的性能，确保数据处理的效率和合规性；通过对匿名化处理后的数据进行验证，确保处理后的数据能够符合法律法规的要求，在保护患者隐私的同时，维持数据的完整性和分析价值。
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公开(公告)号：CN119762874A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411923656.0
申请日：2024-12-25
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的输入提示优化方法、系统、设备及介质，涉及大模型优化训练技术领域，方法包括：获取训练预设大模型的原始输入提示集，并基于预训练模型对所述原始输入提示集进行处理得到优化后的原始输入提示集；所述预设大模型用于对待识别的机械图片进行处理得到所述待识别的机械图片对应的机械类型以及标识信息。本发明通过对原始输入提示集进行优化处理可以提升后续任一大模型的训练的精确度，此外，本方案通过预训练模型对原始输入提示集进行统一处理也能够提升处理效率。另外，预训练模型可以有针对性的为了优化出满足后续需求的输出结果，基于此可以灵活的调整对于预训练模型的训练方式或精度，使得本方案更具灵活性。
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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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