医疗信息摘要自动生成方法、系统、终端及介质

    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

    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。

    一种基于状态变迁图谱的胃癌决策辅助治疗系统

    公开(公告)号:CN113393933B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202110782098.0

    申请日:2021-07-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于状态变迁图谱的胃癌决策辅助治疗系统,包括基于状态变迁图谱的胃癌决策知识表示方法,以及界面动态生成方法:本发明基于状态变迁知识图谱,以胃癌诊疗指南为基础,划分胃癌诊疗状态,形成状态子图谱,多个状态子图谱由状态变迁线连接,多个状态子图谱构成胃癌状态变迁知识图谱,动态界面生成方法将子图谱与状态卡片一一对应,根据图谱提供决策建议,动态生成友好界面供专科医师使用,展示病人的决策路径,降低医师查阅病例的成本。同时,推理过程简单易懂,可溯源至胃癌诊疗,提升医师对决策建议的信任度。

    检验指标自动生成方法、系统、终端及介质

    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

    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。

    一种基于状态变迁图谱的胃癌决策辅助治疗系统

    公开(公告)号:CN113393933A

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN202110782098.0

    申请日:2021-07-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于状态变迁图谱的胃癌决策辅助治疗系统,包括基于状态变迁图谱的胃癌决策知识表示方法,以及界面动态生成方法:本发明基于状态变迁知识图谱,以胃癌诊疗指南为基础,划分胃癌诊疗状态,形成状态子图谱,多个状态子图谱由状态变迁线连接,多个状态子图谱构成胃癌状态变迁知识图谱,动态界面生成方法将子图谱与状态卡片一一对应,根据图谱提供决策建议,动态生成友好界面供专科医师使用,展示病人的决策路径,降低医师查阅病例的成本。同时,推理过程简单易懂,可溯源至胃癌诊疗,提升医师对决策建议的信任度。

    一种电子病历数据集构建方法、系统及电子设备

    公开(公告)号:CN117831695A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202311729840.7

    申请日:2023-12-15

    Abstract: 本发明公开一种电子病历数据集构建方法、系统及电子设备,涉及数据集构建领域,方法包括:获取待构建数据集的电子病历数据;对电子病历数据进行预处理,得到结构化电子病历数据;根据结构化电子病历数据,确定待构建数据集的下游任务,并建立下游任务相应的指令Prompt模板集,解决了人工构造指令Prompt模板集耗时耗力且多样性差的问题。利用同义词替换方法、候选项约束和否定性引导策略以及时间序列技术与自适应数据清洗算法,根据结构化电子病历数据和相应指令Prompt模板集,确定相应下游任务的任务数据,以确定电子病历数据集。本发明提供专为中文设计的大规模数据集,以提升电子病历领域模型的性能。

    一种基于预训练模型和位置信息的文本结构化方法

    公开(公告)号:CN112989836A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110454738.5

    申请日:2021-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于预训练语言模型和位置信息的文本结构化方法。本发明包括以下步骤:步骤1:从新闻网站爬取文本作为原语料交由人工标注,并对其进行预处理;步骤2:使用预处理后的文本训练BERT‑CRF来识别姓名、性别、体貌特征、身高等通用实体;步骤3:将每条文本中的通用实体作为输入,训练多标签分类模型BERT‑Dense,输出每个实体所属的相关人群类型;步骤4:以相关人群姓名作为主体词,根据文本的结构特性,基于位置特征获取该主体词的属性,得到最终的多主体文本结构化。本发明适用于领域性的多主体文本结构化任务,通过分层结构化和基于位置信息组成多元组的方式,有效提高对新闻文本结构化的准确率和效率。

    一种基于语义依存关系的医疗文本标注方法

    公开(公告)号:CN112163407A

    公开(公告)日:2021-01-01

    申请号:CN202011175306.2

    申请日:2020-10-29

    Abstract: 本发明提供了一种基于语义依存关系的医疗文本标注方法,包括以下步骤:分析医疗文本中的语义依存类型,得到三类语义依存类型:基于主体的语义依存、基于关系或动作的语义依存和基于修饰的语义依存;分析医疗文本中的语义特点,得到三类语义特点:语义嵌套关系、语义远程依赖和语义并列关系;根据医疗文本中的语义依存类型和语义特点,结合标注需求,制定五类模板语义图:身体结构实体语义图、关系描述语义图、属性描述语义图、手术操作语义图和影像诊断语义图;进行文本标注。

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