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公开(公告)号：CN117877753A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410276632.4
申请日：2024-03-12
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: G16H50/80 , G06F16/2458 , G06F16/951 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及监控预警的技术领域，尤其是涉及基于多元数据的大流行病的监控方法、系统、设备和介质，方法包括：基于交通流量数据、污水病原体数据、社交媒体数据与传统流行病监测数据进行特征相关性分析，确定多元数据集。然后，基于多元数据集和传统流行病监测数据分别进行爆发点检测，并基于多个第一爆发点和多个第二爆发点进行跨度计算，得到预测跨度，针对性的计算出一个适合本次大流行病预测的预测跨度，提升了大流行病预测的精准性。最终，基于多元数据集和预测跨度，利用集成预测模型进行大流行病趋势预测，得到大流行病的预测监控数据，预测监控数据便于对大流行病进行精准预警。
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公开(公告)号：CN117056882A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311314085.6
申请日：2023-10-11
Applicant: 江南大学附属医院
Inventor： 刘丽
IPC: G06F21/30 , G06Q10/0635 , G06Q10/10 , G06Q50/22
Abstract: 本申请公开了一种安全访问管理自动审批方法及系统，所述方法包括：获取访问申请单中的特征数据；将特征数据输入风险评估模型进行风险评估，获得评估等级；根据评估等级创建登录账号与登录密码发送至访问设备或向访问设备发送驳回访问信息；获取申请人登录账号后的实时操作行为信息，根据申请人操作权限对实时操作行为进行风险评估，获得评估结果；根据评估结果批准当前操作行为或回收登录账号并向访问设备发送当前操作行为违规警示信息。本申请能够实现访问行为的自动审批，保障访问的医院信息系统的安全性，完成访问过程的闭环管理。
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公开(公告)号：CN116542401B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310818693.4
申请日：2023-07-05
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q40/08 , G06Q50/22
Abstract: 本发明提出一种住院诊疗服务单元的医保超支预测方法与系统，包括：数据采集模块、运营指标分组及计算模块、运营指标筛选模块、模型构建模块、模型在线评估及调整模块和超支结果输出模块，以提供一种及时、稳定、可靠的方法来帮助住院诊疗服务单元管理者管控医保超支情况，从而有助于提高住院诊疗服务单元服务的质量和效率。本发明能够及时、稳定、可靠地提供住院诊疗服务单元的医保超支情况，从而有助于提高住院诊疗服务单元服务的质量和效率。
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公开(公告)号：CN115050479B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210378683.9
申请日：2022-04-12
Applicant: 江南大学附属医院
Inventor： 刘丽
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明涉及一种多中心研究的数据质量评价方法、系统及设备，包括：数据上报模块；数据预处理模块；多中心数据校正模块；数据质量符合性检测模块：比对数据质量标准符合情况并输至评价结果报告模块，生成各中心的数据质量评价报告结果；以及数据质量标准智能推荐模块，数据质量标准智能推荐模块由用户调取，以数据质量标准知识库的数据质量标准为初始值，按照约束优化方法进行参数指标项数值的最优选择，并输出推荐标准，该推荐标准返回数据质量符合性检测模块进行符合性检测，满足符合性检测的则存储入数据质量标准知识库对标准知识库进行更新。本发明解决现有多中心数据评价标准缺乏应用数据支持，与实际情况偏差较大，过多依赖专家评价等问题。
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公开(公告)号：CN115393353A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211324420.6
申请日：2022-10-27
Applicant: 江南大学附属医院
Inventor： 刘丽
Abstract: 本发明提出一种医学影像数据质量监测管理方法及系统，通过综合评估医学影像设备成像产生的业务数据，以及医学影像设备自身的运行数据，对医学影像的数据质量实施全方位的监测，并及时评估风险，避免由于设备带病运行导致的医学影像数据质量不合格而产生的医疗诊断风险。本发明根据监测预警信息大数据进一步指导质量控制管理，建立起从医学影像数据采集、分析处理到质量控制的闭环管理流程，结合数据质量定量指标测定持续提高医学影像数据质量管理水平，减少医学影像检查机构因为数据质量不达标导致的诊断出错，也为行政等管理部门推进医学影像同质化检查工作提供所需的数据质量监督管理方法，具有良好的社会意义与实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115251889A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210848075.X
申请日：2022-07-19
Applicant: 江南大学附属医院
Inventor： 刘丽
Abstract: 本发明涉及一种功能磁共振影像动态连接网络特征描述方法，包括以下步骤：（1）获得被试的功能磁共振影像数据；（2）数据预处理；（3）进行脑图谱分区，获得各脑区时间序列信号；（4）构造动态连接矩阵，表征被试时间序列的两个脑区之间的相关性关系，计算每两个脑区之间的功能相互作用特征，逐个计算两两脑区关系；（5）构建健康人群的动态连接矩阵库，获得健康人群的大脑不同区域之间的连接矩阵的取值范围作为先验知识；（6）被试的动态连接矩阵中脑区的相关性与健康人群先验知识进行比较计算，生成个体异常连接变化模式，连接变化模式定义为三种模态。本发明采用个体的脑连接异常变化模式计算方法，用于刻画个体的脑连接异常变化情况。
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公开(公告)号：CN105868537B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201610173991.2
申请日：2016-03-24
Applicant: 江南大学附属医院
Abstract: 本发明公开了一种PET‑CT动态医学影像智能定量分析系统和分析方法。包括医学影像信息管理子系统，与医疗服务机构信息系统相连接；用户信息管理子系统；医学影像定量分析子系统，分别与用户信息管理子系统和医学影像信息管理子系统相连接；医学影像定量分析子系统内置有PET－CT定量分析系统；信息交互模块，医学影像信息管理子系统和医学影像定量分析子系统都与信息交互模块相连接；信息交互模块用以显示定量分析结果；用户终端。本发明中可通过混合智能优化算法实现动力学模型参数优化。本发明可通过基于动力学特征分布的时间‑放射性活度曲线集计算得到一个精准的感兴趣区域。本发明所述的系统通过更新和学习用户的体验提供个性化的定量分析服务。
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公开(公告)号：CN119601153A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411680757.X
申请日：2024-11-22
Applicant: 江南大学附属医院
Inventor： 刘丽
IPC: G16H10/00 , G06F16/16 , G06F16/174
Abstract: 本发明提供了一种医疗健康数据自动分级方法、装置及存储介质，包括：获取待分级的医疗数据集并进行预处理，获得第一级分级要素特征矩阵；将第一级分级要素特征矩阵进行压缩，获得与第一级分级要素特征矩阵具有映射关系的第二级分级要素特征矩阵；将第二级分级要素特征矩阵输入智能分级模型，获得第二级分级要素特征矩阵的分级结果，其中所述智能分级模型为根据带有分级标签的历史医疗数据进行训练得到的分级模型；将分级后的第二级分级要素特征矩阵的分级标签根据压缩时的映射关系映射回第一级分级要素特征矩阵，完成对第一级分级要素特征矩阵的分级。本发明提供的数据自动分级方法能够提高数据分级效率以及数据分级的可靠性。
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公开(公告)号：CN117633340A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311412990.5
申请日：2023-10-26
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: G06F16/9535 , G16H20/10 , G16H50/20 , G06F16/901 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的专病和症状的常用药品推荐方法和系统，其属于药品推荐的领域，其方案包括：定期获取医院新增的就诊信息，并存储至预构建的就诊信息存储库中；获取就诊信息存储库中每个就诊信息的疾病诊断结果，将疾病诊断结果相同的就诊信息分为同一类；获取预构建的药品关联度计算模型，通过药品关联度计算模型对同一类型的就诊信息中所有的药品使用明细进行分析，计算出不同药品的药品关联度，并生成药品推荐图谱；获取用户行为日志；将用户在购药过程中进行的操作信息与各就诊信息类型中的疾病诊断结果和/或实际症状进行比对，基于比对结果，匹配最接近的就诊信息的类型并推送药品推荐图谱。本申请具有提高用药精准度的效果。
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公开(公告)号：CN117057488B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311320442.X
申请日：2023-10-12
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: G06Q10/04 , G16H40/20 , G06Q50/22 , G06F18/214 , G06F18/2433
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种基于人工智能模型的放射医疗设备工作量预测方法及系统，所述方法包括：分别获取目标医院放射医疗设备日常营运的样本数据和指定运行数据；对所述样本数据进行数据预处理；构建若干不同的人工智能模型；选取最优的人工智能模型作为工作量预测模型；生成第一预测结果集；确定所述第一预测结果集中是否存在异常点数据；若是，则生成异常点模拟数据；将所述异常点模拟数据替换所述第一预测结果集中的对应数据，生成第二预测结果集并将所述第二预测结果集作为最终预测结果集。本申请能够提高放射医疗设备工作量预测的相对准确性，使得医院可提前对医疗资源进行科学统筹规划。
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