-
公开(公告)号：CN119202630B
公开(公告)日：2025-03-25
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。
-
公开(公告)号：CN119577103A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510144215.9
申请日：2025-02-10
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于知识图谱引导的大模型生成效果优化方法及系统，通过预构建领域特定的图谱数据库，并将其作为引导信息融入模型的生成过程中，并且通过生成的模型对用户数据的知识扩充和问答结果检验，从而有效引导大模型根据用户输入数据得出高质量内容，显著提升模型在医疗等领域的问答生成效果和准确性。
-
公开(公告)号：CN119168040B
公开(公告)日：2025-02-28
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。
-
公开(公告)号：CN119475438A
公开(公告)日：2025-02-18
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。
-
公开(公告)号：CN119150367B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411649562.9
申请日：2024-11-19
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: G06F21/62 , G16H10/60 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F21/60
Abstract: 本申请提供一种罕见病医疗数据的处理系统及方法，涉及数据处理技术领域，其中，服务端根据目标客户端发起的医疗数据分析请求，生成全局模型参数和初始分析模型，并发送至多个客户端；每个客户端基于该客户端的本地医疗数据对所述初始分析模型进行训练，并将局部分析模型的局部模型参数和损失函数值发送至服务端；服务端将本轮接收到的多个局部模型参数和损失函数值输入至粒子群优化模型，以获得粒子群优化模型输出的优化模型参数；服务端确定优化模型参数是否满足预设条件，若否，则将优化模型参数发送至每个客户端以使所述多个客户端更新局部分析模型；目标客户端获取所述优化分析模型输出的罕见病病种的分析结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119380031A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411947966.6
申请日：2024-12-27
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06T7/30 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像配准与分割的肺部多功能区的识别方法及系统；本方法包括：对肺部CT/MRI图像进行肺段分割标注，采用脊柱分割模型对具有肺段分割标注的肺部CT/MRI图像进行脊柱检测，得到脊柱序列标记，截取对应图层的图像，作为具有肺段分割标注的肺部区域图像，生成标准坐标体系Template，并将肺部区域图像配准至坐标体系模板中，得到配准后的图像训练集，形成肺部多功能区分割模型，对图像进行分割，并将分割结果反向配准至原始坐标系中，得到最终的分割结果；通过检测脊椎以及只针对肺部区域的图像进行配准、模型训练与识别，可以有效提高肺部多功能区识别的准确性。
-
公开(公告)号：CN115035971B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202210648821.0
申请日：2022-06-09
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种肺癌高危人群提示筛查管理方法及系统包括以下步骤：获取初始肺癌医学数据，构建初始肺癌知识图谱；根据初始肺癌知识图谱构建第一类肺癌筛查问卷，根据第一类肺癌筛查问卷筛选出第一类疑似人员；设定数据更新周期，获取对应时间节点的当前肺癌医学数据，根据当前肺癌医学数据构建当前肺癌知识图谱；将当前肺癌知识图谱与初始肺癌知识图谱进行比对，判断是否对第一类肺癌筛查问卷进行更新，根据更新结果筛选出第二类疑似人员；对疑似人员发送提示筛查信息，为其制定随访计划；本发明克服了由肺癌高危人群的筛选准确率无法动态提升的问题，降低了医务工作者的筛查负担。
-
公开(公告)号：CN114694831B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202210348921.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 南方医科大学南方医院 , 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种风险等级确定方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，将用户的腹部B超信息输入至B超分析模型中，得到用户的肝占位的信息；利用Child‑Pugh分级标准对用户的肝脏储备功能的肝功能信息进行分级，得到用于表示目标用户的肝脏储备功能等级的第一分级；利用age‑Male‑ALBI‑Platelets评分算法得到用于表示目标用户罹患肝细胞性肝癌的可能性的第一分数；根据目标用户的血清标志物含量确定第一风险等级；根据第一分级、第一分数和第一风险等级确定用于描述用户罹患肝癌的可能性的目标风险等级。采用上述方法，对用户各项身体指标进行分析，以提高风险等级确定的准确性。
-
公开(公告)号：CN119228789A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411727880.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/40 , G06T5/70 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/90 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种面向病理图像的基于大模型的图像分析和诊断方法及系统，涉及图像处理技术领域。具体公开了面向病理图像的基于大模型的图像分析和诊断方法，包括：将多个病理图像类型、多个癌种的多个病理图像进行归一化处理，并对各病理图像进行前景提取；将每个病理图像前景进行归一化处理后，将处理后的各病理图像前景切分为多个patch图像块；对每个病理图像的多个patch图像块进行癌种预测训练。本发明能够快速定位到病理图像的显著区域，从而实现更高效、准确的病理图像的疾病癌种预测。
-
公开(公告)号：CN119150367A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411649562.9
申请日：2024-11-19
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: G06F21/62 , G16H10/60 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F21/60
Abstract: 本申请提供一种罕见病医疗数据的处理系统及方法，涉及数据处理技术领域，其中，服务端根据目标客户端发起的医疗数据分析请求，生成全局模型参数和初始分析模型，并发送至多个客户端；每个客户端基于该客户端的本地医疗数据对所述初始分析模型进行训练，并将局部分析模型的局部模型参数和损失函数值发送至服务端；服务端将本轮接收到的多个局部模型参数和损失函数值输入至粒子群优化模型，以获得粒子群优化模型输出的优化模型参数；服务端确定优化模型参数是否满足预设条件，若否，则将优化模型参数发送至每个客户端以使所述多个客户端更新局部分析模型；目标客户端获取所述优化分析模型输出的罕见病病种的分析结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
360
records
(took 0.057 seconds)
