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公开(公告)号：CN119157581B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411669391.6
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61B17/00
Abstract: 本发明提供一种卵圆孔未闭封堵装置，包括：输送导管；弹性金属网，横截面呈环形，所述弹性金属网能够在外力作用下于径向伸展、收缩，进而使弹性金属网能够收缩于输送导管内，而且能够在伸出输送导管后彭起为与卵圆孔尺寸匹配的状态；连接组件，与弹性金属网的两端相连，以支撑限位所述弹性金属网，连接组件具有柔性，能够形变而伸入输送导管内，同时能够在伸出输送导管时恢复至原结构状态；以及推送杆，能够伸入输送导管内与所述连接组件可拆卸式连接，以配合输送导管将弹性金属网、连接组件推送至卵圆孔处，并将所述弹性金属网、连接组件推出输送导管，使其配合封堵卵圆孔。本发明的卵圆孔未闭封堵装置能够更加方便有效地对卵圆孔进行封堵。
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公开(公告)号：CN119475104A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510053259.0
申请日：2025-01-14
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/024 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于心电图结合人工智能技术的HFimpEF预测方法，属于心力衰竭预测领域，包括：采集不同患者的心电图，并基于心电图学习算法对每张心电图的细微变化进行自动识别与分类，得到对应的早期预测结果以及早期检测精度；集成每个患者的生理数据建立与自身的心电图的心脏评估关联，且结合相应的早期检测精度，获取优化向量；基于所有优化向量对心电图学习算法进行优化处理，得到优化学习算法；按照优化学习算法继续对每张心电图进行分析得到分析结果，且结合对应早期检测结果，得到对应患者的HFimpEF预测结果。减少单一信号可能导致的误判，提高后期HFimpEF的预测精度。
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公开(公告)号：CN118975834B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411473475.2
申请日：2024-10-22
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61B17/22 , A61B17/221
Abstract: 本发明提供一种自膨胀血栓支架，包括：串型支架，包括多个串连的支架单元，每个支架单元为伸缩型支架体，能够通过收缩与膨起而调整支架单元的形态及体积，所述支架单元两端敞口，内部呈中空状；导管，贯穿所述串型支架，所述串型支架的一端与所述导管固定，另一端形成操作端，并与导管活动连接，在沿所述导管顶推或回拉所述操作端时，所述支架单元膨起呈球体，或收缩呈橄榄状；其中，所述支架单元表面呈镂空状，以使支架单元能够在伸入血栓后再膨起呈球体时能够包裹血栓，并在收缩呈橄榄状后能够随着所述串型支架、导管的移动而稳定携带血栓移出血管。本发明的自膨起血栓支架能够伸入血管后自膨起以包裹血栓，进而辅助医护人员自血管内取出血栓。
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公开(公告)号：CN117653882B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410140280.X
申请日：2024-02-01
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61M25/14
Abstract: 本发明实施例提供一种管径可调节的导引导管，包括：导管，包括管体支架，所述管体支架为活动式支架，其能够被驱动，以改变在所述导管的径向上的尺寸，进而使所述导管的径向尺寸与所述管体支架的径向尺寸同步变化；调节机构，与所述管体支架相连，用于驱动所述管体支架运动，实现所述管体支架、导管的径向尺寸调节；锁止机构，与所述调节机构相连，用于锁定所述调节机构，以限制所述调节机构运动，或解锁所述调节机构，使其能够驱动所述管体支架，进而调整所述导管的径向尺寸。本发明提供的管径可调节的导引导管结构简单，且能够根据需求而有效调节管径大小。
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公开(公告)号：CN118262933A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410350411.7
申请日：2024-03-26
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G16H80/00 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06F16/36 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06N3/042 , G06N3/092 , G06N3/0895 , G16H10/60 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的个性化患者治疗建议系统，该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、数据分析推理模块、推荐结果显示模块和反馈及更新模块；数据采集模块用于从医疗机构数据库中获取患者就诊时的临床诊疗数据；数据预处理模块用于对获取的数据进行预处理操作；数据分析推理模块用于利用大语言模型对采集的信息进行处理分析，给出患者的个性化诊疗方案推荐；推荐结果显示模块用于对推理过程进行可视化展示，提供清晰的患者个性化疾病发展和治疗过程；反馈及更新模块用于将交互过程中获得的新信息反馈给所述的数据分析推理模块并对所述的数据分析推理模块进行更新，确保信息的实时性及准确性，并同时对错误信息进行校正。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118261719A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410350478.0
申请日：2024-03-26
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06Q40/08 , G06F16/215 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06F18/24 , G06F18/22 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用于医疗保险审核和欺诈检测的大语言模型系统，该系统包括输入模块、数据库模块、筛选反馈模块和图形交互模块；输入模块用于将被审核的数据输入筛选反馈模块；数据库模块包括医保待审信息数据库、个人信用数据库和医保基金数据库，用于存储编码成高维向量的医保待审信息数据、个人信用数据和医保基金数据；筛选反馈模块用于对被审核数据进行清洗和归一化处理并编码成高维向量，调用数据库模块中编码成高维向量的数据，将被审核数据与调用的数据库模块中的数据进行匹配，同时将匹配后的结果应用大语言模型的解码器转换为自然语言，作为医保审核及欺诈结果返回；图形交互模块用于向医护人员、病患及家属实时展示医保审核及欺诈结果。
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公开(公告)号：CN118078242B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410525264.2
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Inventor： 汪京嘉 , 唐熠达 , 周安福 , 程凯 , 李凯伟 , 邢国刚 , 杨金生 , 高小峰 , 王春勇 , 闫桂英 , 邵春丽 , 尹焕檏 , 孟祥彬 , 梁雨萌 , 赵朗程 , 吕锐
IPC: A61B5/0507 , A61B5/0205 , A61H39/00 , A61N5/02 , A61B5/318
Abstract: 本发明公开一种基于毫米波的交感神经功能监测与调控一体化装置，属于交感神经功能监测技术领域，针对不同患者的耳道大小形状不一致，使得电极块难以充分与耳道内壁接触，造成监测和调控过程时易出现断接的现象，影响心率变异性HRV的监测效果的问题，包括头带和腕部主机，头带两端分别固定有耳板，两个耳板相互靠近一侧面分别固定有套柱，两个耳板相互靠近一侧面分别固定有耳架；本发明硅胶套能够稳定的套在推动杆上，通过设置的硅胶套，使得硅胶套的宽度能够进行调节，从而能够根据不同患者耳道的大小调节硅胶套宽度，使得电极块能够始终与耳道内壁接触，避免了交感神经监测和调控过程时出现断接的现象，进而影响心率变异性HRV的监测效果。
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公开(公告)号：CN118101839A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410350416.X
申请日：2024-03-26
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的患者呼叫应答系统，该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、数据分析推理模块、分级闭环式反馈模块和响应自检及实时更新模块；数据预处理模块用于对数据采集模块获取的数据进行预处理操作；数据分析推理模块用于对预处理后的数据利用大语言模型进行处理分析，提供清晰的应答处理建议；应答建议显示模块用于对推理过程进行可视化展示；分级闭环式反馈模块用于基于大语言模型，通过第一时间自动化反馈应答患者，并将呼叫原信息与处理分析后的信息提供给护士站及值班室医务人员，进行信息交互；响应自检及实时更新模块用于确保信息的实时触达及响应完成，并同时对错误建议信息进行更新校正。
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公开(公告)号：CN117954134A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410348447.1
申请日：2024-03-26
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，该系统包括用户交互模块、数据库模块、用户行为识别模块、应对策略选择模块和优化模块，用户交互模块用于收集患者描述，并调用和匹配存储在所述的数据库模块中的电子病历系统中的患者信息；用户行为识别模块用于对收集的数据进行清洗和归一化处理；应对策略选择模块用于将得到的数据与知识库进行匹配，综合评估患者的健康状态，将匹配后的结果应用大语言模型的解码器转换为自然语言，并将评估结果及应答发送到用户交互模块，由用户交互模块给予用户反馈，辅助主治医师评价患者情况；主治医师就评估结果及应答进行评价，评价结果将输入优化模块，帮助大语言模型进一步提高性能。
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公开(公告)号：CN116612193A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310890032.2
申请日：2023-07-20
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的血管造影图像的处理及标定方法，包括：根据图像分析模型对当下造影图像进行预处理，并进行第一标定；对当下造影图像进行灰度初步判断，粗略锁定可能异常区域，并根据当下造影图像基于目标体的位置，来对当下造影图像进行区域分割，对可能异常区域的分割区域进行n1倍的清晰放大处理，对剩余分割区域进行n2倍的清晰放大处理；分析每个分割区域中每个血管支路中每个位置点的内宽度以及外宽度，并绘制每个血管支路的支路轮廓，对支路轮廓中的异常位置点进行第二标定；对第一标定结果以及第二标定结果进行重合分析，来对最终异常点进行第三标定。有效提高对血管中异常确定的精准性，为后续医疗提供有效辅助。
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