公开(公告)号：CN115862888A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202310135076.4

申请日：2023-02-17

Applicant: 之江实验室

Inventor： 许增辉 ,  张吉 ,  洪星芸 ,  李明章 ,  余婷 ,  张阳

IPC: G16H50/80 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种传染病感染情况预测方法、系统、设备及存储介质，通过增量模块响应预设指令，控制输入模块获取新增数据，图引擎根据新增数据对基于历史数据得到的第一图模型进行迭代训练，得到第二图模型，如此进行图模型的动态更新，其中图模型以各地区作为节点，各节点特征基于地区病情信息获得，各节点按照地区之间的地理位置关系连接形成边，各边按照地区人口信息分配边权重，更新后的图模型利用交互模块选择的待预测数据进行传染病感染情况预测，解决了相关技术中传染病感染情况预测准确率较低的问题。

公开(公告)号：CN114722241A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210183468.3

申请日：2022-02-25

Applicant: 之江实验室

Inventor： 许增辉 ,  张阳 ,  余亭 ,  张吉

IPC: G06F16/901 ,  G06F16/903

Abstract: 本发明属于图数据挖掘计算技术领域，具体涉及一种基于边‑节点混合切分的并行约束子图挖掘方法，该方法步骤为：S1、图数据输入；S2、边‑节点混合图数据切分；S3、分发计算任务；S4、执行并行计算。本发明在图数据切分方面，采用边节点混合的子图切分方案，在约束子图挖掘任务中兼顾了子图的完整性和切分的均衡性，同时减小切分冗余；约束子图挖掘方面，采用并行的计算框架提升计算任务效率。

公开(公告)号：CN117012375B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311284104.5

申请日：2023-10-07

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张阳 ,  李劲松 ,  池胜强 ,  周天舒 ,  田雨

IPC: G16H50/20 ,  G16H10/60 ,  G06F18/22 ,  G06F18/21

Abstract: 本发明公开了一种基于患者拓扑特征相似性的临床决策支持方法和系统，该方法包括：采集患者的电子健康记录数据；对电子健康记录数据进行预处理，得到标准化的每个患者的诊疗事件；根据每个患者的诊疗事件以及医疗知识图谱构建患者的异构图；通过一阶共有邻居计算患者之间的一阶相似性，通过异构元路径挖掘患者间的高阶相似性，融合两种相似性得到患者间的相似度；对相似度排序得到M个相似度最高的患者，根据该M个患者的电子健康记录数据进行临床分析，得到分析结果为医生设计治疗方案提供指导。本发明不需要专家知识库，可以兼容不同的医疗领域，同时避免了长时间训练和黑盒特性，有利于节省时间成本，有助于增强泛化能力和可解释性。

公开(公告)号：CN117009839B

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311267386.8

申请日：2023-09-28

Applicant: 之江实验室

Inventor： 李劲松 ,  张阳 ,  池胜强 ,  田雨 ,  周天舒

IPC: G06F18/23 ,  G06F18/214 ,  G06F16/36 ,  G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种基于异构超图神经网络的患者聚类方法和装置，其中，该基于异构超图神经网络的患者聚类方法包括：根据各个对象的电子病历信息，构建与对象对应的异构超图；将目标模型中表示学习模块对应的重构损失函数，以及目标模型中对象聚类模块对应的聚类损失函数作为模型整体损失，对目标模型进行训练，直至目标模型收敛，输出对象聚类模块中的最终聚类结果；其中，在目标模型的训练过程中，基于每次表示学习模块从异构超图中学习到的节点表示矢量，更新对象聚类模块中的聚类结果；节点表示矢量为异构超图中每个对象的就诊记录节点对应的表示矢量。通过本申请，解决了无法获取准确的聚类结果的问题，实现了提高聚类结果的准确性。

公开(公告)号：CN115862888B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310135076.4

申请日：2023-02-17

Applicant: 之江实验室

Inventor： 许增辉 ,  张吉 ,  洪星芸 ,  李明章 ,  余婷 ,  张阳

IPC: G16H50/80 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种传染病感染情况预测方法、系统、设备及存储介质，通过增量模块响应预设指令，控制输入模块获取新增数据，图引擎根据新增数据对基于历史数据得到的第一图模型进行迭代训练，得到第二图模型，如此进行图模型的动态更新，其中图模型以各地区作为节点，各节点特征基于地区病情信息获得，各节点按照地区之间的地理位置关系连接形成边，各边按照地区人口信息分配边权重，更新后的图模型利用交互模块选择的待预测数据进行传染病感染情况预测，解决了相关技术中传染病感染情况预测准确率较低的问题。

公开(公告)号：CN114863119A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210424210.8

申请日：2022-04-22

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张阳 ,  余婷 ,  张吉 ,  王彪 ,  佳维

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图数据挖掘领域，公开了一种基于三重视图神经网络模型的多样化社区检测方法，包括一：从输入的属性图中提取特征；二：将输入的序列信息通过编码器转换成一个指定长度的中间语义向量Z，中间语义向量Z蕴含了X中的信息；三：对输出向量Z进行结构紧密属性多样化聚类；四：解码器对Encoder生成的Z作为输入，解码出目标序列，从而得到Decoder输出序列，用异构损失、聚类损失、以及X与之间的重构信息损失共同构造损失函数，通过对损失函数最小化的方法对模型进行训练求解。本发明通过对属性图上的结构信息、属性信息、异构信息三个视图分别进行构造以及嵌入学习，能有效地挖掘结构紧密、属性多样化的社区结构。

公开(公告)号：CN113658716B

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202110851425.3

申请日：2021-07-27

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张吉 ,  许增辉 ,  余婷 ,  姜婷 ,  张阳

IPC: G16H50/80 ,  G06F16/215 ,  G06F16/26 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明属于公共卫生服务技术领域，具体涉及一种基于约束子图计算的新冠肺炎感染人群分析方法及系统，该方法步骤为：S1、新冠数据收集与清洗；S2、构建新冠肺炎场景下的人群图模型；S3、分析计算人群被感染概率指数；S4、发现潜在的感染人群并输出。本发明采用约束子图计算挖掘技术，综合多方面感染因素，通过定义计算被感染概率指数的方法，更有效的挖掘出潜在的新冠肺炎感染人群；基于被感染概率指数指标，设计新冠肺炎感染人群分析系统，设定不同级别的防疫应对举措，精确通知到管理部门和个体人群，为公共卫生防疫工作提供极大的助力，降低新冠感染概率，保护公众生命安全。

公开(公告)号：CN116257787A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202211093466.1

申请日：2022-09-08

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王振 ,  姜婷 ,  许增辉 ,  张吉 ,  张阳

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明属于图计算与时序数据预测领域，公开了一种基于空间结构图学习的多维异步时序数据分类方法，该方法考虑到传感器间的互相作用，将每一时间点的多维数据分别构建成图，使用图神经网络实现各传感器数据信息更新，同时在信息传播的过程中对缺失的观测值进行填充，并利用基于时间间隔的Transformer机制学习不同时刻间的相互关系。本发明在对异步时序数据进行分类的过程中，实现了信息在不同传感器间相互传播，并对缺失的观测值进行填充，提高了算法在数据大量缺失下的鲁棒性，同时考虑时序数据在时序上的相关性，提高了多维异步时序数据的分类效果。