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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：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：CN119168040B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411660159.6
申请日：2024-11-20
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06N5/022 , G06F16/36 , G06F16/28 , G06F40/279 , G16H15/00
Abstract: 本发明涉及人工智能中的医疗大数据技术领域，特别涉及基于大模型和提示词优化的肿瘤知识库构建系统及方法，该系统包括：数据采集模块、提示词生成与优化模块、实体识别与关系提取模块、知识图谱构建模块、临床决策支持模块和知识库更新与维护模块。本发明通过初始设计并持续优化的提示词，以便确保后续大型语言模型LLM准确高效地提取所需信息，利用大型语言模型LLM从目标文本信息中快速、准确地提取相关实体和相关实体之间的关联关系，以便构建准确的层次化肿瘤知识图谱数据库，在后续应用该层次化肿瘤知识图谱数据库时，可通过输入目标患者的临床数据，生成个性化的推荐治疗方案临床报告，从而为医务人员提供更好的决策支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119380031A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411947966.6
申请日：2024-12-27
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06T7/30 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像配准与分割的肺部多功能区的识别方法及系统；本方法包括：对肺部CT/MRI图像进行肺段分割标注，采用脊柱分割模型对具有肺段分割标注的肺部CT/MRI图像进行脊柱检测，得到脊柱序列标记，截取对应图层的图像，作为具有肺段分割标注的肺部区域图像，生成标准坐标体系Template，并将肺部区域图像配准至坐标体系模板中，得到配准后的图像训练集，形成肺部多功能区分割模型，对图像进行分割，并将分割结果反向配准至原始坐标系中，得到最终的分割结果；通过检测脊椎以及只针对肺部区域的图像进行配准、模型训练与识别，可以有效提高肺部多功能区识别的准确性。
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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：CN114927234B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210555930.8
申请日：2022-05-20
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06F16/9535 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/74
Abstract: 本申请提供了一种相似病历推荐方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取第一电子病历以及第二电子病历；将第一电子病历中第一文本数据以及每一第二电子病历中第二文本数据映射到向量空间，得到第一电子病历对应的第一主诉向量以及每一第二电子病历各自对应的第二主诉向量；基于K均值聚类K‑means算法，对第一主诉向量和每一第二主诉向量按照第一预设个数的类别进行聚类，得到第一电子病历对应的第一主诉向量的类别和每一第二电子病历各自对应的第二主诉向量的类别。本申请能够为用户推荐与指定病历的相似度较高的病历，从而为用户提供参考。
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公开(公告)号：CN117612711B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410087069.6
申请日：2024-01-22
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种分析肝癌复发数据的多模态预测模型构建方法及系统，通过将临床文本、影像、病理多个模态数据进行整合，基于多种模态数据和多种融合策略构建了分析肝癌复发数据的多模态预测模型，相比单模态建模，多模态建模能提高模型预测的准确性，弥补单一数据的局限性，本方案对各个模态的特征进行单独调优，全面反映肝癌复发数据的复杂机制，对于肝癌复发数据的分析更为完备，还能增强模型的泛化能力，更好地适用于医学应用场景，辅助临床决策。
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公开(公告)号：CN117763140A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410196621.5
申请日：2024-02-22
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/34 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于计算特征网络的精准医学信息结论生成方法，该方法包括：步骤S10、获取医学论文的文本信息；步骤S20、构建基于要部分和结论部分的训练集和验证集；步骤S30、将训练集输入计算网络中进行结论输出模型训练；步骤S40、在利用完成训练的结论输出模型进行结论输出得到输出结果后，基于用户对所述输出结果的修正，优化所述结论输出模型。本发明，能够更好的基于医学论文的摘要部分得到对应的结论，减少人工阅读的繁琐工序，帮助用户得到逻辑更严密、表达清晰、更直观的结论，有利于提高效率。
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