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公开(公告)号：CN114496235B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210404618.9
申请日：2022-04-18
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的血透患者干体重辅助调节系统，该系统包括数据采集模块、数据处理模块、策略学习模块和辅助决策模块；本发明利用深度强化学习技术，构建有竞争构架的深度双Q网络（Dueling DDQN网络）作为代理，模拟医生调节血透患者干体重的过程，智能化地学习血透患者干体重调节的策略。本发明将血透患者的干体重调节过程建模为部分观察的马尔科夫过程，为不同的透析时期定义各自的状态空间和动作空间，设计包含长期生存奖励和短期透析副反应惩罚的奖励函数；通过代理与患者状态的交互学习，得到使得总体奖励最大化的干体重调节策略，从而辅助医生进行患者干体重的长程管理。
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公开(公告)号：CN113744873B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111311947.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于任务分解策略的发热待查辅助鉴别诊断系统，首次全面且系统地构建了发热待查潜在病因类别层次结构，基于类别层次结构实现了针对发热待查潜在病因进行辅助鉴别诊断的层次分类模型，并能够模拟临床医生的推理逻辑，逐层给出鉴别诊断意见，不仅鉴别范围更全面、系统，同时具有更高的鉴别准确度和更好的临床可解释性，由上向下的逐层推理模式也更加符合临床医生的临床实践习惯；本发明所利用的临床数据都是患者就诊早期极易获取的早期临床表现数据，因此在患者早期就诊阶段就能够基于有限信息给出极具临床价值和可信度的鉴别诊断意见；本发明为发热待查潜在病因的鉴别诊断提供了全面、系统、层次化的解决策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113871003A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111452519.X
申请日：2021-12-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于含因果性医学知识图谱的疾病辅助鉴别诊断系统，本发明设计和构建了非结构化数据提取、映射和校准工具，从电子病历、医学文献、临床指南等多源异构医学知识源中提取与疾病诊疗相关的因果性知识，构建包含病史、症状、体征、实验室检查结果、用药、人口统计学信息等关键诊断信息的含因果性医学知识图谱，并在构建过程中设计相应的知识提取规则，减少含因果性医学知识图谱的噪声，提高疾病鉴别诊断模型的准确度和运行效率。本发明基于含因果性医学知识图谱，提取患者所有的个性化诊断数据，并充分利用患者数据中的阴性检查结果和阴性症状等阴性数据，利用疾病鉴别诊断模型开展显式推理，给出具有明确诊断依据的推理结果。
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公开(公告)号：CN113611411A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202111175001.6
申请日：2021-10-09
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于假阴性样本识别的体检辅助决策系统，该系统包括数据获取模块、数据预处理模块、基础特征分析模块、假阴性样本识别模块、预测模型构建模块和辅助决策模块；本发明通过模拟普遍性的临床诊断流程，分析诊断缺失产生的数据诱因，并对该过程进行建模，更符合临床逻辑，能够更好地对真实世界医疗数据中的假阴性样本进行发现，提高真实世界医疗数据在体检辅助决策模型的构建与临床辅助决策上的应用能力；本发明在建模和临床辅助决策过程中无需使用额外数据，同时将普遍性的临床实际决策过程嵌入到模型的开发逻辑当中，无需针对应用案例引入额外医学知识，具有较强的普适性。
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公开(公告)号：CN113270192A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110418366.0
申请日：2021-04-19
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动静态数据结合与深度自编码器的血透风险预测系统，本发明基于深度自编码器，利用患者血透治疗过程中采集的血压、体重等体征数据以及透析方式、膜面积等血透治疗相关数据，建模高维度EHR时序数据之间的关联性，实现血透患者风险预测；结合静态和动态数据构建多输入模型，动态数据部分引入LSTM自编码器网络，并考虑时序数据之间的时间间隔，同时整合静态数据作为额外输入，引入多层神经网络；仅利用生存样本训练模型，在死亡样本较少或不扩增死亡样本的前提下，提升模型预测性能，减少因人为扩增数据对模型训练造成的影响。
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公开(公告)号：CN108170426A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810036950.8
申请日：2018-01-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于本体的RESTful API代码自动生成方法，借助本体语义技术通过对数据库进行本体建模，用本体语言描述数据库结构关系，并将模型可视化。预先添加HTTP协议中的动词可视化组件，对可视化后的数据库模块组件进行添加、拖拽、连接等操作描述特定RESTful API想要实现的功能。相比其他代码自动生成方法需要手动录入每个表具体结构，采用本体建模方式能更准确地描述数据库底层的关系，生成的树状结构模型结构化、计算机可读，能够很好的应对前端多表联查的复杂需求。底层数据库可视化，以拖拽、连接组件的方式描述Web/Mobile前端数据功能需求更加的清晰明确不易出错，同时大大减少了后端开发人员的工作量，甚至前端开发人员也可以根据自己的需求自定义接口。
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公开(公告)号：CN105117397A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510344332.6
申请日：2015-06-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30011 , G06F17/30911 , G06F17/30923
Abstract: 本发明公开了一种基于本体的医学文档语义关联检索方法，包括以下步骤：A、对XML文档进行解析，识别XML文档标记；B、使用基于链接的Rock分类算法对文档标记进行分类，并以本体语言OWL描述分类结果，构建XML文档聚类本体；C、利用D2R语义数据转换器将解析后的XML文档标记及文本数据转化为XML文档聚类本体的实例，以语义网资源描述框架三元组形式存储；D、使用基于简单路径Xpath的向量检索算法进行检索。本方案能够实现全文的相似性检索以及对检索结果的相关性估计，用户不需要对文档结构非常了解，即可获取经过完整、准确的查询结果。本方案适用于医学文档的存储和检索处理。
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