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公开(公告)号：CN112908487A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110418664.X
申请日：2021-04-19
Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所
IPC: G16H70/00 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种临床指南更新内容的自动识别方法及系统，该方法为：根据预先利用临床指南各级别标题建立的模块层级结构树，分别对第一临床指南和第二临床指南进行解析和结构化提取，至少得到第一临床指南对应的第一指南模块和第二临床指南对应的第二指南模块；确定第一指南模块和第二指南模块之间的差异信息，并分别在第一临床指南和第二临床指南中与该差异信息对应的位置处标注相应的标签，不需要人工查阅需要比对的两个临床指南来找到不同临床指南间的差异和变化，提高确定不同临床指南间差异和变化情况的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN110222201B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910561727.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/953 , G06F16/83 , G16H50/70
Abstract: 本申请提供了一种专病知识图谱构建方法及装置，该方法在构建专病知识体系的基础上，利用预先构建的实体抽取模型进行医学实体信息的抽取，并进一步基于所述专病知识体系进行医学实体的属性信息及关系信息的抽取，最终基于所抽取的各项信息构建专病知识图谱，其中，所述实体抽取模型为基于预先标注的训练数据集所训练的模型，且所述训练数据集通过使用医学词表匹配结合人工审核、标注的方式构造得到。本申请在医学实体抽取中，通过使用医学词表匹配结合人工审核、标注的方式构造实体抽取模型训练时所需的训练数据集，可以减小构造训练数据集的工作量，降低了对人力资源及时间资源的消耗，同时还可提升专病知识图谱的构建效率及知识合理性。
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公开(公告)号：CN111681720A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010534120.5
申请日：2020-06-12
Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所
Abstract: 本发明提供一种药物新用途预测方法及装置，获取药物集合中药物之间的相似度、因素集合中各层级的因素之间的相似度以及疾病集合中疾病之间的相似度；药物至因素集合中位于第一层级的因素、因素集合中相邻两层级中上一层级因素至下一层级因素、因素集合中最后一层级的因素至疾病之间的转移概率来度量对象间的距离，通过这些距离确定药物集合中的药物经过各因素到达疾病的各条可能链路，从各条可能链路中确定出目标链路，目标链路用于指示某种药物可用于治疗某种疾病(即某种药物的新用途)，并通过位于目标链路中的各因素示出药物在人体内的作用机制，提高药物新用途预测的准确度。
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公开(公告)号：CN111667891A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010512438.3
申请日：2020-06-08
Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种应用于专病临床试验的队列识别方法及装置，基于预创建的专病临床试验入排标准的知识体系，生成专病临床试验入排标准的查询信息；获取电子病历数据，并对电子病历数据进行信息分析，得到专病表型分析信息；基于专病表型分析信息和所述专病临床试验入排标准的查询信息，确定匹配查询信息的专病临床试验的队列。在本发明中专病临床试验入排标准的知识体系为将专病临床试验入排标准以计算机可识别信息进行的知识表示的体系，实现自动地将入排标准转换为结构化的查询语言，可以直接地对电子病历数据进行处理，获得满足专病临床试验的受试者，提升了信息转换的处理效率及提升临床试验的队列识别工作的准确性。
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公开(公告)号：CN110502615A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910801606.8
申请日：2019-08-28
Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所
IPC: G06F16/33 , G06F16/383
Abstract: 本发明公开了一种卫生信息数据元标准数据生成方法及系统，获取目标文档的卫生信息数据元；对所述卫生信息数据元进行解析，获得所述卫生信息数据元的基本元素；分别匹配所述卫生信息数据元和所述基本元素与卫生信息标准，获得目标数据，这就使得目标数据包括卫生信息数据元和基本元素与卫生信息标准的对应的关系，因此，能够通过对卫生信息数据元这个粒度进行解析，由于数据元是卫生信息数据的最小粒度，提升了对卫生信息标准解析的细粒度等级，并且能够将目标文档中的卫生信息数据元和基本元素分别与卫生信息标准进行关联，节省了用户在不同卫生信息标准之间的查找时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110222201A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910561727.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/953 , G06F16/83 , G16H50/70
Abstract: 本申请提供了一种专病知识图谱构建方法及装置，该方法在构建专病知识体系的基础上，利用预先构建的实体抽取模型进行医学实体信息的抽取，并进一步基于所述专病知识体系进行医学实体的属性信息及关系信息的抽取，最终基于所抽取的各项信息构建专病知识图谱，其中，所述实体抽取模型为基于预先标注的训练数据集所训练的模型，且所述训练数据集通过使用医学词表匹配结合人工审核、标注的方式构造得到。本申请在医学实体抽取中，通过使用医学词表匹配结合人工审核、标注的方式构造实体抽取模型训练时所需的训练数据集，可以减小构造训练数据集的工作量，降低了对人力资源及时间资源的消耗，同时还可提升专病知识图谱的构建效率及知识合理性。
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公开(公告)号：CN108875348A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201811051807.2
申请日：2018-09-10
Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所
IPC: G06F21/34
Abstract: 本申请公开了一种账户登录方法，包括：获取身份识别设备识别用户的身份标识卡所得的身份信息，所述身份信息能够唯一标识所述电子设备的用户；根据所述身份信息登录所述用户的账户，以便所述用户的账户处于登录状态时，将所述电子设备生成的数据存储于所述用户的账户中。该方法通过利用身份信息实现自动登录用户的账户，简化了用户登录账户时需要执行的操作步骤，无需用户手动输入账户名称和密码，也无需从包含大量账户的账户列表中选择自身的账户，用户无需记忆账户名称和密码即可实现账户登录，提高了用户的登录体验。本申请还公开了一种账户登录系统。
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公开(公告)号：CN102156812A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110083980.2
申请日：2011-04-02
Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所
Inventor： 代涛
Abstract: 本发明所述基于症状相似度分析的就医辅助决策方法，属于信息分析与辅助决策领域。首先建立疾病库和症状库、科室库及其关联关系，将用户输入的症状建立患者模型，与疾病模型进行相似度计算，进行推理和疑似疾病的排序，并在科室模型中查找带有相应疑似疾病的科室，作为就诊参考。本发明的有益效果在于，能够在把用户误认为的症状作为推理条件的情况下，弱化错误干扰结果，并依据错误的症状条件，结合现有的症状之间的关联关系，让正确的症状参与推理运算，从而实现推理的正确性和抗干扰性，并且利用疾病与科室之间的映射关系给出所应就诊的科室列表。可用于电子分诊或健康咨询系统，也可用于医学训练或临床参考。
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公开(公告)号：CN120030154A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510520049.8
申请日：2025-04-24
Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所
IPC: G06F16/335 , G06F40/30 , G06F40/258 , G06F40/211
Abstract: 本申请公开一种论文筛选方法、系统及相关装置，涉及数据处理领域，包括：获得目标论文中的知识单元，知识单元为目标论文中的关键内容；基于知识单元在施引论文中的位置，计算知识单元对于施引论文的权重，计算目标论文中知识单元的权重总和并作为目标论文对于施引论文的权重；获取知识单元的组合对，计算每一个组合对在论文合集的普遍程度并计算每一个组合对的新颖程度；计算目标论文中组合对的新颖程度总和并作为目标论文的新颖程度；将目标论文的权重和目标论文的新颖程度的乘积作为目标论文的原创程度，并根据原创程度选择出代表性论文。本申请基于论文的权重和新颖程度计算原创程度并筛选论文，可以提高代表性论文的筛选准确率。
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公开(公告)号：CN119445601B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510016587.3
申请日：2025-01-06
Applicant: 中国医学科学院医学信息研究所
IPC: G06V30/412 , G06V30/146 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开一种文档文件的表格识别方法及相关装置，涉及计算机应用与人工智能领域，所述方法包括：将待处理文档文件的页面转换成第一图像；对第一图像进行图像增强得到第二图像；利用目标智能体对第二图像进行表格检测，得到表格区域位置信息；目标智能体包括基于双支路模型调优构建的表格检测模型，目标智能体的第一支路用于学习与提取表格的结构性特征，第二支路用于学习与提取表格的文本语义特征；识别所述表格区域位置信息所指示表格区域中的表格数据，并将表格数据转换为结构化形式进行输出。本申请通过在表格识别中结合使用图像增强处理和基于深度学习的双支路模型调优等技术，可实现对文档文件进行高精度、高效率、高适应性的表格识别。
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