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公开(公告)号：CN117497124A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311395411.0
申请日：2023-10-25
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 华东理工大学
IPC: G16H15/00 , G16H10/60 , G06F18/214 , G16H10/40 , G16H70/20
Abstract: 本发明提供了一种检验指标自动生成方法及系统，其中方法包括：提供一专病检验知识库，用于获得与专病相关且通用的第一检验指标以及与患者相关的基础信息；提供一指标推理大模型；将针对不同推理任务的Prompt模板、第一检验指标以及与指定患者相关的基础信息作为模型输入，生成针对该指定患者及其专病的第二检验指标；基于第二检验指标，获得写入任务所需的检验指标名称；根据检验指标名称，获得相应的检验指标数据，得到最终的用于写入任务的检验指标文本。本发明结合专病检验知识库和大模型推理，将检验指标筛选工作自动化，快速高效地从大量检验指标中筛选出与病情最相关的检验指标，提高出院小结等写入任务的精准度、实用性和工作效率。
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公开(公告)号：CN117497115A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311398990.4
申请日：2023-10-25
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 华东理工大学
IPC: G16H10/60 , G16H15/00 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供了一种医疗信息摘要自动生成方法及系统，根据电子病历数据，获取电子病历子字段；提供一摘要生成大模型，用于生成医疗信息摘要，并能标注医疗信息摘要中每一句的来源内容；建立prompt与ICL示例，将prompt内容、ICL示例以及来源内容输入摘要生成大模型的生成器，生成第一摘要以及第一摘要中每个第一句子对应的来源内容；检查所有第一句子与来源内容是否一致，若一致，则第一摘要作为最终的医疗信息摘要，若不一致，对生成结果进行自我检查与纠正；通过多轮反馈形成新的医疗信息摘要。该方法可以有效解决自动生成医疗信息摘要文本的溯源和忠实度问题，极大地提高了生物医疗领域自动生成文本的可靠性。
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公开(公告)号：CN119400369A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411233309.5
申请日：2024-09-04
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
Abstract: 本发明公开了混合专家模型驱动的医学大模型出院小结生成方法和系统，包括采集模块，标注模块，模型训练模块，生成模块，其中采集模块用于数据采集与预处理；通过规则和专家模型评审，确保数据标注结果的一致性和高质量；模型训练模块用于中文医学大模型训练，是采用混合专家模型技术，在大规模预训练语言模型中集成多个领域专家网络；生成模块用于生成出院小结，包括：系统接收患者的输入，利用模型训练模块中的所述中文医学大模型输入数据进行处理，生成个性化的出院小结。采用本发明，显著提高了出院小结的生成效率和质量，能够根据每个患者的具体情况生成个性化的出院小结，提供更贴合需求的护理建议和随访计划。
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公开(公告)号：CN119131521A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411105083.0
申请日：2024-08-13
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/09 , G06N5/04 , G06F18/24 , G06F40/211 , G06F40/30 , G16H15/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于影像报告的异常疾病标签标注系统,包括LLM报告拆解模块，标签规则迭代模块，标签抽取模块，和神经网络模块，其中：LLM报告拆解模块，利用大语言模型语义理解能力进行影像报告文本分句；标签抽取模块，构建正则表达式规则，抽取异常标签；神经网络分类模块，利用抽取的标签与对应医学影像报告构建的异常疾病数据集，进行神经网络分类模型预测；标签规则迭代模块，根据神经网络分类模型预测结果多轮迭代修正完善正则表达式规则，直到没有新规则加入或修改为止。采用本发明可以实现更为精准的基于影像报告自动标注医学异常疾病标签的问题，克服了现有医学数据集标注困难，成本过高，耗时过长的问题。
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公开(公告)号：CN117494193A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311410452.2
申请日：2023-10-27
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种医疗数据的组合脱敏核查方法，其中，方法包括：获取目标待导出数据，并识别所述目标待导出数据中的具有目标属性的每个数据字段项的字段数据；按照至少一个预设拼接规则，将各所述字段数据进行拼接，得到至少一个数据拼接字符串；针对每一个所述数据拼接字符串进行敏感信息识别或者进行敏感信息识别和脱敏处理，完成所述目标待导出数据的脱敏核查过程。本实施例技术方案可以对待导出的数据进行脱敏核查，避免数据脱敏不全面，从而降低敏感数据泄露的可能性，提升数据安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104899260A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510260060.1
申请日：2015-05-20
Applicant: 东华大学 , 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/30731
Abstract: 本发明涉及一种中文病理文本结构化处理方法，包括以下步骤：从病理报告文本数据的样本与指标的层次结构中提取出各个样本所对应的模板信息；对模板信息进行提取，包括短句切分和指标名提取；短句分类；对每个样本结合分类结果集合CLUSTER和短句集CLAUSE，计算指标名列表中的每个指标名在短句语料中的TF值、IDF值和C-value值，筛选出TF值、IDF值和C-value值满足阈值的指标名，作为最终模板中的成分。本发明能够将非结构化的中文病理文本结构化。
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公开(公告)号：CN117637175A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311589976.2
申请日：2023-11-27
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC: G16H50/70 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/295 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开基于多级语义的大模型医疗训练数据生成方法和系统,包括以下步骤，步骤1,生成多级语义，步骤2,SFT微调训练效果，步骤3,一对多的增强学习的对齐训练。本发明采用了NLP模型生成语料作为大模型的训练数据，可以实现解决医疗领域语料库和专业词典的不足。采用了多级语义的定义和应用，可以实现解决医疗数据的基本属性、特征和规则研究不足。采用了一对多的增强学习的对齐训练和损失函数的微调，可以解决其他文本生成技术泛化性弱、约束性不灵活、自适应性不高的问题。这些技术的应用将使得医疗领域的大模型训练更加有效，克服了现有技术存在的问题，提升了医疗文本处理和分析的能力。
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公开(公告)号：CN117577254A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311542106.X
申请日：2023-11-17
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 上海商汤善萃医疗科技有限公司
IPC: G16H10/60 , G06F40/295 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种医疗领域语言模型构建方法，包括：采用集中注意力模型提取电子病历中的关系及识别命名实体，构建电子病历结构化样本；提供一QLM语言模型，采用通用领域的训练样本对该语言模型进行预训练，然后采用电子病历结构化样本对预训练后的语言模型进行具体任务的微调，得到电子病历文本结构化模型；采用FFN‑Prompt结构对电子病历文本结构化模型进行迁移学习，获得医疗领域语言模型。同时提供了一种基于该医疗领域语言模型实现的电子病历文本结构化方法。本发明提高电子病历文本结构化中的实体与关系抽取任务的精度以及小样本电子病历文本结构化任务的精度，大幅缓解了灾难性遗忘问题，提高电子病历文本结构化的任务性能。
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公开(公告)号：CN117557964A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311618960.X
申请日：2023-11-29
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
Abstract: 本发明涉及医疗信息技术领域，提供一种消化内镜洗消合规性监测方法、装置和计算机设备，该方法包括：获取单个洗消环节的洗消过程的洗消图像序列，对各个洗消环节的洗消过程的洗消图像序列进行分析，以提取各帧洗消图像中水流轮廓区域与洗消池内储水水平面的交界线，根据交界线与洗消池的标记线的轮廓区域的位置关系判定采集每一洗消图像时洗消池里的储水量是否达到预设的洗消水量阈值，若首次出现洗消池里的储水量达到洗消水量阈值的洗消图像的采集时间作为当前洗消环节的开始时间，并以此统计当前洗消环节的实际操作时间。本发明解决了现有清洗消毒追溯系统监测的洗消环节的清洗时间不准确的问题，实现了对洗消环节的实际操作时间的精确统计。
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公开(公告)号：CN117497127A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311398214.4
申请日：2023-10-26
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC: G16H20/13 , G06N3/0455 , G06F18/214 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了药物组合生成与评估的方法和系统，包括以下步骤：步骤S1，对患者药物分别进行预训练，生成患者表征向量和药物表征向量，步骤S2，生成药物组合，步骤S3，对药物组合评估。采用了上述技术方案后，与现有技术相比，具有以下有益效果：可根据患者的病情、基因型、生活方式和其他个体差异，为每位患者提供个性化的治疗方案；可警示医生和患者潜在的药物相互作用，从而避免危险的药物组合，提高治疗的安全性；通过优化药物选择，系统可以帮助医疗机构和患者降低治疗成本，避免不必要的药物开销和医疗资源浪费；医生和医疗团队可以借助推荐系统获得更多的治疗选项和信息，支持临床决策，提供更高水平的医疗护理。
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