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公开(公告)号：CN113990460A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111044289.3
申请日：2021-09-07
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种问诊推荐方法、计算机设备及存储装置，该方法包括：基于问诊目标的问诊症状信息，获取问诊目标的疾病信息；获取问诊目标的疾病信息的编码特征信息；利用编码特征信息，确定问诊目标的问诊路径。上述方案，能够提升问诊效率。
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公开(公告)号：CN113053516A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110324897.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种对抗样本生成方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取与患者病情有关的原始医学数据，作为目标样本；以目标样本为依据，生成能够表征对抗样本的语义的向量，作为目标样本对应的对抗样本语义向量；基于目标样本对应的对抗样本语义向量，生成目标样本对应的对抗样本。经由本申请提供的对抗样本生成方法可自动生成对抗样本，采用生成的对抗样本对深度神经网络模型进行训练，可提高深度神经网络模型的鲁棒性，从而使得深度神经网络模型即便针对对抗样例也能输出正确的预测结果。
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公开(公告)号：CN111627561A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010451469.2
申请日：2020-05-25
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H70/00 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种标准症状抽取方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待抽取标准症状的病历文本；提取所述病历文本的病历症状区域特征，并基于所述病历文本的病历症状区域特征和每一标准症状的标准症状特征进行标准症状抽取，得到所述病历文本对应的标准症状抽取结果；其中，所述每一标准症状的标准症状特征是基于知识图谱确定的。本发明实施例提供的标准症状抽取方法、装置、电子设备和存储介质，提高了标准症状抽取的准确性，同时还降低了标准症状抽取结果的离谱率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110413743A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910734867.2
申请日：2019-08-09
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种关键信息抽取方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待抽取关键信息的目标文本，从目标文本中获取关键信息特征序列，根据目标文本和关键信息特征序列，确定具有特定语义和特定结构的目标关键信息。本申请提供的关键信息抽取方法自动化程度高、通用性强、实现简单且抽取的关键信息满足业务需求。
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公开(公告)号：CN110413743B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910734867.2
申请日：2019-08-09
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种关键信息抽取方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待抽取关键信息的目标文本，从目标文本中获取关键信息特征序列，根据目标文本和关键信息特征序列，确定具有特定语义和特定结构的目标关键信息。本申请提供的关键信息抽取方法自动化程度高、通用性强、实现简单且抽取的关键信息满足业务需求。
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公开(公告)号：CN113887247A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111234994.X
申请日：2021-10-22
Applicant: 科大讯飞股份有限公司 , 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种对话路径构建方法、对话路径生成方法及相关设备，对话路径构建方法包括：从医学文本中获取若干对话要素以及若干对话要素分别对应的属性，根据各对话要素分别对诊断的影响情况和各对话要素分别对应的属性对各对话要素进行排序，以得到初始对话路径；对初始对话路径进行调整，以得到最终构建出的对话路径，经由本申请提供的对话路径构建方法可自动构建出对话路径，在此基础上，本申请还提供了对话路径生成方法，该方法利用对话路径生成模型生成对话路径，由于对话路径生成模型采用通过上述方法构建出的大量对话路径训练得到，因此，对话路径生成模型性能较佳，利用性能较佳的对话路径生成模型能够生成较为合理的对话路径。
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公开(公告)号：CN106445915B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201610826780.4
申请日：2016-09-14
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
IPC: G06F40/284 , G06N5/02
Abstract: 本发明提供了一种成词概率的计算方法、新词发现方法及装置，所述计算方法包括：获取文本数据；对所述文本数据进行分词，获得候选词；获取所述候选词的词向量；根据所述候选词的词向量和所述候选词在所述文本数据中的出现顺序，计算经过遗忘后的所述候选词的成词概率。若所述经过遗忘后的候选词的成词概率大于预设阈值，并且所述候选词未出现在词典中，将所述候选词标记为新词。可见，在本发明实施例中，无需人工总结规则，从而减少工作量，而且最终计算出的是经过遗忘后的成词概率，从而提高了新词利用率，节省系统资源。
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公开(公告)号：CN113051373A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110420438.5
申请日：2021-04-19
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G16H80/00
Abstract: 本发明提供一种文本分析方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：确定待分析的疾病描述文本；基于疾病描述文本分别与多个独立来源的医学知识之间的相关性，确定疾病描述文本对应的疾病类型。本发明基于疾病描述文本分别与多个独立来源的医学知识之间的相关性，从而能够融合各个来源的医学知识确定疾病描述文本对应的疾病类型，相较于传统方法中基于端到端模型无法准确识别具有较多口语化表达的疾病描述文本对应的疾病类型，本发明结合疾病描述文本与各个来源的医学知识之间的相关度，能够准确确定疾病描述文本对应的疾病类型，提高疾病类型的识别率。
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