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公开(公告)号：CN120032877A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510015011.5
申请日：2025-01-06
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，具体公开一种术后心力衰竭风险预测方法、系统、电子设备和存储介质，该方法包括：确定用于术后心力衰竭风险预测的目标机器学习模型与多个目标特征指标，并根据每个样本患者的多个目标特征指标的具体值以及表征每个样本患者是否存在术后心力衰竭的样本标签，对所述目标机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型；将待测患者的多个目标特征指标的具体值输入至所述训练好的机器学习模型，得到所述待测患者的术后心力衰竭风险预测结果。本发明能够简化临床工作流程，提高术后心力衰竭风险评估的准确性和效率，最终实现更好的患者监测以及护理。
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公开(公告)号：CN119226817B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411718945.7
申请日：2024-11-28
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
Abstract: 本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种罕见病严重程度的确定装置及方法，该装置包括：处理器、存储介质和总线，处理器执行机器可读指令，以根据目标用户的目标罕见病类型对应的检测数据与目标罕见病类型在不同严重程度下对应的罕见病特征检测数据之间的相似度，确定目标用户对于目标罕见病类型的严重程度，为医生提供有效治疗方向，从而避免目标用户不必要的检查和不合理治疗，缩短了目标用户的治疗时长。
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公开(公告)号：CN119905248A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510216124.1
申请日：2025-02-26
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
Abstract: 本申请提供一种罕见病数据的共享系统及方法，涉及医疗技术领域，共享系统包括服务端和分别部署在不同医疗机构、不同科室的多个客户端，服务端和客户端之间基于联邦学习机制构建成为医疗数据平台，服务端基于各个客户端上传的病例特征进行搜索，确定出待分析患者的多个就诊数据提取出的病例特征，进而通过罕见病分析模型进行分析，辅助医生进行病情判断，可以保证患者医疗数据的隐私性的同时，无需患者手动整理或提供以往病例资料，给医生给患者都提供了便利。
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公开(公告)号：CN119904618A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411986034.2
申请日：2024-12-31
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/62 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/62 , G06V20/54 , G08G1/017 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种图像识别方法、系统、电子设备和存储介质，涉及图像识别技术领域，方法包括：利用目标识别模型对预设图像进行识别；当从预设图像中识别出期望目标时，利用状态识别模型对期望目标所在的局部图像进行识别，确定期望目标的状态。本发明中，目标识别模型和状态识别模型更具有针对性，通过对期望目标和期望目标的状态进行分步识别，能更精识别期望目标和期望目标的状态，用户根据期望目标和期望目标的状态，能更精准的进行决策。
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公开(公告)号：CN119903834A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411887946.4
申请日：2024-12-20
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/258 , G06F18/22 , G06F16/38
Abstract: 本发明公开了一种大模型检索增强生成的自适应切片的文档切分方法，涉及大模型检索增强生成技术领域，方法包括：获取待切分文档，并对所述待切分文档按照标题类型进行切分，得到至少一组原始切块；根据任一原始切块对应的信息密度以及主题变化度，计算该原始切块的最优切分数量；根据所述最优切分数量对该原始切块进行切分处理。本发明先将文档按照层次标题进行切分，然后计算层次标题下的信息密度和主题变化度，以层级标题为单位，自动计算该层级标题下的最优切分大小，来指导文档的自适应切分，以提高后续检索和生成任务的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119889674A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411787666.6
申请日：2024-12-06
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Inventor： 崔涛
Abstract: 本发明公开了一种智能健康管理系统、方法、电子设备和存储介质，涉及智能健康管理技术领域，系统包括：健康数据获取模块和智能推荐模块；健康数据获取模块用于：实时接收患者输入的健康数据，输入的健康数据的方式包括语音方式、文字方式和图像方式中的至少一项；智能推荐模块用于：利用患者的已有健康数据，生成个性化健康管理建议，并提供给患者。本发明能够实时接收患者以不同方式输入的健康数据，实现健康数据的实时采集；而且，利用患者的已有健康数据，能够生成相应的个性化健康管理建议，更具针对性，更适用于患者。
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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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