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公开(公告)号：CN117576127A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410067270.8
申请日：2024-01-17
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06V10/28 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于病理图像的肝癌区域自动勾画方法，具体涉及肝癌病理图像预测技术领域。本申请基于肝癌病理图像建立了预测肝癌癌区的模型流程，并且模型效果较好，其中dice值达到0.92，具体的是构建了深度学习病理图片识别模型，具体的是通过深度学习勾画癌区、再利用影像组学提取特征并根据特征训练模型以及判别任务，具备步骤详细、方案清晰和预测准确的优点；解决了医生看病理图片费时标注癌区费力的问题，并且也避免出现假阳性患者浪费医疗资源，分析准确率高；通过预测时截取patches中心部分预测并应用于patches其他区域，有效节约了模型训练与预测的时间，同时模型训练与预测精度损失也较小。
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公开(公告)号：CN117290686A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311560971.7
申请日：2023-11-22
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G16H50/20 , G06F18/10 , G06F18/2113 , G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F18/243 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种预测患者跌倒风险的模型的构建方法，该构建方法包括：数据的采集、数据的预处理以及模型构建等步骤。本发明针对平衡能力数据以及步态能力数据，通过筛选出与平衡能力数据相关性较高的第一风险特征以及与步态能力数据相关性较高的第二风险特征，采用8种二分类的机器学习模型针对平衡能力和步态能力分别进行模型构建，并分别计算7种模型评价指标，分别选取AUROC最高的预测患者跌倒风险的模型作为最终模型，该模型能够实现对患者步态和平衡能力的快速预测，模型效果较好，且得到的评估结果更加能体现真实的平衡能力与步态能力，提高了患者跌倒风险预测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN116804998A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202311059563.3
申请日：2023-08-22
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N20/00 , G06F16/31 , G06F16/338
Abstract: 本申请公开了基于医学语义理解的医学术语检索方法和系统，包括：获取原始文本并进行预处理；将预处理后的原始文本输入至所述bert模型得到语义向量表示；将预处理后的原始文本输入至所述TextRank模块提取关键词；基于所述语义向量表示将所述关键词进行均值化处理，得到所述关键词的语义向量表示；将所述关键词的语义向量表示输入至所述映射算法模块，映射出标准词作为检索结果。本发明能够根据用户输入的文本生成医疗领域的标准词，且生成的标准词准确度高。
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公开(公告)号：CN116502629B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310735155.9
申请日：2023-06-20
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/232 , G06F40/226 , G16H50/70 , G16H50/80 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F16/903
Abstract: 本发明涉及疾病预警技术领域，具体为基于自训练文本纠错和文本匹配的医学直报方法及系统；本方法包括基于原始病历数据构造文本纠错模型的训练数据，得到缺字补充模型和错字纠错模型，将新输入数据通过模型进行文本纠错处理，将纠错处理过后的数据，使用bm25算法和jaccard算法计算与已有疾病标准名称知识库的相似度，选择相似度综合评分最大的已有疾病标准名称作为该新输入数据映射的标准疾病名称，与危险传染疾病数据库中的传染疾病名称进行直接匹配检索，若存在相应的数据，则判断当前疾病为危险传染病，将该疾病直接上报给机构，完成危险病直报；实现数据标准化，使得直报系统可以准确识别病症，克服系统不准确的问题。
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公开(公告)号：CN116386800A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310658805.4
申请日：2023-06-06
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H10/60 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F40/205 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了基于预训练语言模型的医疗病历数据分割方法和系统，通过预构建的预训练语言模型生成原始病历文本数据，基于N‑gram模型按照1~n gram对原始病历文本数据进行划分组合，得到病历划分数据，并通过预构建的bert模型得到病历词向量集合，再用预设的医疗领域所有的标准词通过bert模型得到标准词向量集合，通过相似度得分计算病历词与标准词的相似度得分，根据预设阈值将符合的病历词标识为疾病实体，从而实现病历文本的快速精确分割识别操作，解决了基于传统序列标注的分割方法中效率低且准确率不达标的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116218993A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211707234.0
申请日：2022-12-27
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: C12Q1/6883 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一种用于高血压药物基因多种SNP位点检测的核酸组合物、试剂盒和方法，所述用于高血压药物基因多种SNP位点检测的核酸组合物，所述核酸组合物包括引物探针组合1‑引物探针组合12中的任意一种或两种以上的组合。所述用于高血压药物基因多种SNP位点检测的核酸组合物，通过12个引物探针组合能够对多种SNP位点进行检测，通过PCR扩增时相应通道的信号强度进行实时监测和输出，能够实现检测结果的定性分析，从而得出药物治疗失败的原因，制定更加有针对性的降压药物治疗方案，提高降压药物疗效、降低药物不良反应、缩短治疗周期和减轻患者经济负担。
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公开(公告)号：CN115961047A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211733993.4
申请日：2022-12-23
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: C12Q1/6886 , C12N15/11 , C12Q1/6844
Abstract: 本公开提供了一种用于胃癌相关基因甲基化检测的引物探针组合、试剂盒、方法与应用，所述方法，包括：采集并分离静脉血得到血浆，提取所述血浆中的游离RNF180基因、SEPTIN9基因、DACT2基因、SDC2基因和NKD2基因的基因片段，备用；将上述基因片段进行亚硫酸盐转化，设计荧光PCR反应体系对基因片段进行基因扩增；对获取的基因扩增结果CT值与临界值进行比较分析，当CT值小于或等于临界值时为阳性，表明收集的血浆中含有甲基化的上述基因中的至少一种。通过采用本公开的引物探针组合在进行检测时，能够避免不必要的大胃镜检查，整个过程可以简便的采用外周血体外检测，无创伤、简便易行。
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公开(公告)号：CN115859989A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310106608.1
申请日：2023-02-13
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供了基于远程监督的实体识别方法及系统，包括以下步骤：S1：对目标语句进行分词处理；S2：将分词处理得到的词语与已有知识图谱中的实体进行匹配，并使用预训练bert模型对分词处理得到的词语与已有知识图谱中的实体是否匹配做二分类判别；S3：将能够与现有知识图谱中的实体匹配的词语作为输入数据，输入到深度学习模型LSTM进行实体抽取；S4：将每个词语从深度学习模型LSTM的输出结果与该词语与已有知识图谱中所对应的实体信息进行拼接，完成实体抽取。本发明提供的基于远程监督的实体识别方法及系统，能够在小领域场景中，充分利用现有的知识图谱信息，为实体抽取任务提供额外的特征知识，进而提高在小领域场景中的实体识别准确率。
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公开(公告)号：CN115798733A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310024844.9
申请日：2023-01-09
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于孤儿病的智能辅助推理系统及方法，通过病例文本和查找分析引擎大数据进行孤儿病数据挖掘，为解决当前公共医疗卫生领域的挑战性难题提供新的方法，在领域填补了孤儿病研究中的空白，通过孤儿病数据库提取表型知识，再基于表型知识对孤儿病权威数据库进行优化，优化的孤儿病权威数据库中的各个标准表型术语对应有与其各自对应的孤儿病之间的关联程度的统计信息，将实践数据与孤儿病权威数据库进行整合，实现表型知识的优化，由表型特征相似度量来代替表型特征简单匹配，从而实现更为灵活的孤儿病推荐，通过提供孤儿病表型特征网络，辅助医生深入探索孤儿病之间表型特征关联，并直观地鉴别孤儿病之间的表型特征差异。
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公开(公告)号：CN115545041A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211488054.8
申请日：2022-11-25
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，且公开了一种增强医疗语句语义向量表示的模型构造方法，包括收集医学领域的医疗数据，并对所述医疗数据进行预处理，建构一份扩充医学词典；基于所述医疗数据进行预处理结果，保留Bert中的MLM任务，构建损失函数做全词掩码训练；保存训练后的Bert模型，切分所述医疗数据中的每段文本形成句子集合；基于句子集合，对每个句子进行对比学习训练；构建一个新的损失函数，判断当新的损失函数连续3次得出的数据不下降的情况下,得出最终Bert模型作为最终的增强语义向量表示的模型。本专利结合继续预训练和对比学习来有效增强医疗语句语义表示的构造方法，使医疗语句的表达更精确。
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