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公开(公告)号：CN119888401A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411912230.5
申请日：2024-12-24
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06N5/04 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于融合注意力与动态卷积的机械图片数据集生成方法，涉及大模型技术领域，方法包括：获取至少一张待识别机械图像，将所有待识别机械图像输入至大模型处理模块，生成每张待识别机械图像对应的机械类型以及标注信息；将所述机械类型、所述标注信息以及对应的待识别机械图像进行关联，生成一组数据信息，将所有组数据信息进行整合生成机械图片数据集；所述大模型处理模块包括多模态融合层、动态注意力机制层以及融合注意力与动态卷积的时空增强网络模块。本发明能够通过大模型处理模块可以自动从原始机械图像中提取、整理并标注出机械图片数据集，提高数据集生成的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119884817A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411912711.6
申请日：2024-12-24
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及基于多模态学习的目标分类方法、装置、设备及介质，该方法包括：将待处理数据输入至预训练的分类模型中，得到待处理数据对应的分类结果；分类模型包括输入层用于接收待处理数据，深度可分离卷积层用于对每种数据进行逐通道卷积，得到每种数据对应的第一特征图，对每种数据对应的第一特征图进行逐点卷积，得到每种数据对应的第二特征图，基于每种数据对应的第一特征图和第二特征图，得到每种数据对应的第三特征图；多尺度特征融合层用于对所有数据对应的第三特征图进行融合处理得到融合特征图；输出层用于根据融合特征图得到分类结果。通过本发明的方法，可减少计算量并保持精度，从而可使得基于分类模型得到的分类结果更加准确。
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公开(公告)号：CN119760080A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411870255.3
申请日：2024-12-18
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种大模型检索增强生成中的RAG必要性判断方法，涉及大模型检索增强生成技术领域，方法包括：获取用户在社交网站或社交媒体评论区或对话日志中提出的当前问题信息；针对所述当前问题信息，确定所述用户对应的事实倾向性分数；根据所述事实倾向性分数与预设倾向性分数之差，确定是否需要调用RAG对当前问题信息进行辅助回答。本发明通过对当前问题信息进行事实倾向性分数的计算可以有效的识别当前问题信息是否需要利用RAG的方式引用外部知识，通过判断RAG必要性来减少不必要的资源浪费，提升推理速度并避免因为RAG引入的知识而增加模型的混乱。
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公开(公告)号：CN119694481A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510199029.5
申请日：2025-02-24
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H15/00 , G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及医疗数据隐私保护和信息安全技术领域，特别涉及一种基于知识库的肥胖风险预测报告生成系统及方法，该系统包括数据采集模块、风险预测模型模块、知识库模块和报告生成模块。本发明通过对用户的肠道微生物、基因检测、饮食习惯和生活方式等多维度数据进行分析，利用知识库和机器学习模型相结合技术，能够生成个性化的肥胖风险评估报告，从而实现多维度且精确的肥胖风险评估。
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公开(公告)号：CN119202630B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411731743.6
申请日：2024-11-29
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G16H30/00 , G16H40/67 , G16H50/20 , G16H50/30 , G16H80/00 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/25
Abstract: 本申请提供一种罕见病会诊数据的处理系统及方法，涉及医疗技术领域，处理系统包括罕见病分析端、多个医学科室客户端，罕见病分析端用于接收任意一个目标医学科室客户端发送的罕见病MDT协同分析请求；提取该学科专家病种预测结果对应的语义特征向量，以及根据目标患者的医疗影像图片，提取图片特征向量；将语义特征向量和图片特征向量输入至预先训练好的疾病分类器，以获取疾病分类器输出的综合病种预测结果；使得与综合病种预测结果对应的医学科室客户端基于所有的医疗检测数据及医疗影像图片确定综合病种预测结果的患病概率；并根据患病概率以及疾病分类器输出的综合病种预测结果，确定目标患者的最终病种预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119577103A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510144215.9
申请日：2025-02-10
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于知识图谱引导的大模型生成效果优化方法及系统，通过预构建领域特定的图谱数据库，并将其作为引导信息融入模型的生成过程中，并且通过生成的模型对用户数据的知识扩充和问答结果检验，从而有效引导大模型根据用户输入数据得出高质量内容，显著提升模型在医疗等领域的问答生成效果和准确性。
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公开(公告)号：CN119475438A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510051014.4
申请日：2025-01-13
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F16/23 , G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F8/30 , G06F8/73 , G06F9/445 , G06F9/54 , G16H10/60
Abstract: 本发明涉及医疗数据隐私保护和信息安全技术领域，特别涉及一种基于消息监听的动态医疗数据匿名化处理系统及方法，该系统包括配置管理模块、消息监听模块、缓存管理模块、刷新缓存模块、动态数据调用模块、匿名化规则执行模块以及验证与审计模块。本发明采用消息监听机制，实时捕捉与医疗数据相关的变更事件，及时调整匿名化规则；通过采用多类型注解定义的匿名化策略，能够满足医疗数据的复杂性和多样化的隐私保护需求；结合延时加载和函数式编程模式，优化匿名化处理的性能，确保数据处理的效率和合规性；通过对匿名化处理后的数据进行验证，确保处理后的数据能够符合法律法规的要求，在保护患者隐私的同时，维持数据的完整性和分析价值。
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公开(公告)号：CN119150367B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411649562.9
申请日：2024-11-19
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G16H10/60 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F21/60
Abstract: 本申请提供一种罕见病医疗数据的处理系统及方法，涉及数据处理技术领域，其中，服务端根据目标客户端发起的医疗数据分析请求，生成全局模型参数和初始分析模型，并发送至多个客户端；每个客户端基于该客户端的本地医疗数据对所述初始分析模型进行训练，并将局部分析模型的局部模型参数和损失函数值发送至服务端；服务端将本轮接收到的多个局部模型参数和损失函数值输入至粒子群优化模型，以获得粒子群优化模型输出的优化模型参数；服务端确定优化模型参数是否满足预设条件，若否，则将优化模型参数发送至每个客户端以使所述多个客户端更新局部分析模型；目标客户端获取所述优化分析模型输出的罕见病病种的分析结果。
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公开(公告)号：CN119228789A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411727880.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/40 , G06T5/70 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/90 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种面向病理图像的基于大模型的图像分析和诊断方法及系统，涉及图像处理技术领域。具体公开了面向病理图像的基于大模型的图像分析和诊断方法，包括：将多个病理图像类型、多个癌种的多个病理图像进行归一化处理，并对各病理图像进行前景提取；将每个病理图像前景进行归一化处理后，将处理后的各病理图像前景切分为多个patch图像块；对每个病理图像的多个patch图像块进行癌种预测训练。本发明能够快速定位到病理图像的显著区域，从而实现更高效、准确的病理图像的疾病癌种预测。
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公开(公告)号：CN119150367A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411649562.9
申请日：2024-11-19
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院 , 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G16H10/60 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F21/60
Abstract: 本申请提供一种罕见病医疗数据的处理系统及方法，涉及数据处理技术领域，其中，服务端根据目标客户端发起的医疗数据分析请求，生成全局模型参数和初始分析模型，并发送至多个客户端；每个客户端基于该客户端的本地医疗数据对所述初始分析模型进行训练，并将局部分析模型的局部模型参数和损失函数值发送至服务端；服务端将本轮接收到的多个局部模型参数和损失函数值输入至粒子群优化模型，以获得粒子群优化模型输出的优化模型参数；服务端确定优化模型参数是否满足预设条件，若否，则将优化模型参数发送至每个客户端以使所述多个客户端更新局部分析模型；目标客户端获取所述优化分析模型输出的罕见病病种的分析结果。
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