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公开(公告)号：CN118352068A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410494847.3
申请日：2024-04-24
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本发明公开了一种基于MRL向量构建患者呼吸衰竭早期预警模型的方法及系统，收集医院收治患者完整临床病历数据，并分为普通病房数据集和重症监护室数据集，对数据集进行数据预处理，采用MRL嵌入向量表示文本特征，采用集成学习算法构建普通病房呼吸衰竭风险预测模型；采用时序网络模型构建重症监护室呼吸衰竭预测模型；分别对两类模型进行模型评估，得到对应的最佳呼吸衰竭预测模型；将所得呼吸衰竭预测模型与临床辅助系统集成后，并实时提示普通病房和重症监护室中患者的呼吸衰竭预测风险。系统包括中设有输入模块、筛选模块、数据预处理模块、模型评估模块、模型构建模块及呼吸预测模块，本发明充分考虑了普通病房和监护室患者，使模型更具广泛适用性，能更精准的预测和干预。
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公开(公告)号：CN118171693B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410400018.4
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N20/00 , G06N5/022 , G16H50/30 , G16H70/20 , G16H50/70 , G06F16/33 , G06F18/24 , G16H10/60
Abstract: 本发明实施例涉及一种生成式医疗大模型的处理方法和装置，所述方法包括：基于生成式大语言模型构建生成式医疗大模型；基于医学领域知识构建预训练数据集并基于心血管共病领域知识为各类模型下游任务构建对应的微调数据集；基于预训练数据集对生成式医疗大模型进行预训练得到对应的基版大模型；基于各个微调数据集对基版大模型进行微调得到对应的下游任务大模型；对所有下游任务大模型进行评估得到对应的模型评估结果。通过本发明可以解决心血管疾病细分领域的大模型训练方案缺失问题、还能提供多类任务大模型。
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公开(公告)号：CN118171693A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410400018.4
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N20/00 , G06N5/022 , G16H50/30 , G16H70/20 , G16H50/70 , G06F16/33 , G06F18/24 , G16H10/60
Abstract: 本发明实施例涉及一种生成式医疗大模型的处理方法和装置，所述方法包括：基于生成式大语言模型构建生成式医疗大模型；基于医学领域知识构建预训练数据集并基于心血管共病领域知识为各类模型下游任务构建对应的微调数据集；基于预训练数据集对生成式医疗大模型进行预训练得到对应的基版大模型；基于各个微调数据集对基版大模型进行微调得到对应的下游任务大模型；对所有下游任务大模型进行评估得到对应的模型评估结果。通过本发明可以解决心血管疾病细分领域的大模型训练方案缺失问题、还能提供多类任务大模型。
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公开(公告)号：CN118262925A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410361932.2
申请日：2024-03-27
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京嘉和美康信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种研究人群集合构建方法、装置、设备以及存储介质，涉及医疗技术领域。在执行该方法时，先确定研究人群的纳排标准，再获取临床病历数据，接着，将临床病历数据进行处理，再按照病历文书类型对处理后的临床病历数据进行整合索引，得到研究人群构建数据集，根据纳排标准和处理后的临床病历数据，确定纳排条件，并根据纳排条件对研究人群构建数据集进行纳排，以构建研究人群结果集，并对其进行干预剔除，得到研究人群集合。这样，通过对处理后的临床病例历数据进行整合索引，可以有效的减少纳排条件的条目数，进而提高研究人群集合构建的效率。
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公开(公告)号：CN117727412A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311774452.0
申请日：2023-12-21
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京嘉和美康信息技术有限公司
IPC: G16H10/60 , G06F16/31 , G06F16/84 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047
Abstract: 本发明提供了一种电子病历的噪声过滤方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：对待处理电子病历进行分词处理以得到多个待处理文本元素，待处理文本元素为字或词；确定待处理文本元素的多个指定特征值，以及确定待处理文本元素的多个普通特征值；将待处理文本元素的文本元素向量、多个指定特征值、多个普通特征值进行融合以得到相应的融合特征；将各个待处理文本元素对应的融合特征输入预设的噪声识别模型进行处理，以预测出待处理文本元素的标签；过滤待处理电子病历中标签为噪声标签的待处理文本元素。本发明基于融合特征和噪声识别模型预测出噪声标签的待处理文本元素进行过滤，有效提高噪声过滤效果和降低噪声误判率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117672522B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202311693891.9
申请日：2023-12-11
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G16H50/30 , G06F18/27 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习模型的骨肉瘤生存预测方法，其方法包括：基于SEER数据库得到数据基线资料；从基线资料中运用多种方法筛选出初筛变量作为可选因子组合；基于可选因子组合来构建多种机器学习组合预测模型，并根据平均C‑index值确定最优预测模型；根据最优预测模型对可选因子组合进行变量筛选和重要性评价，得到最优变量组合，引入risk score结合最优变量组合临床指标进行包含KM生存曲线、单因素Cox、多因素Cox和建立列线图预测几年生存率的生存分析。本发明解决了现有的临床特征难以评估骨肉瘤患者的真实情况的问题，能给骨肉瘤患者提供合适的高精度的能够纳入多种预后相关的变化因素的预测模型。
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公开(公告)号：CN117912715A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311767394.9
申请日：2023-12-20
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G16H50/80 , G16H10/60 , G06N5/025 , G06F16/36 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识融合网络的传染病预测方法及系统，整合门急诊病历，得到数据集，融合多种来源的传染病知识构建传染病知识图谱；结合文本特征和病况特征，采用双向门控单元、自注意力机制、注意力机制和全连接神经网络方法，获得文本注意力特征和病况注意力特征；采用图神经网络、随机失活和全连接神经网络方法，结合传染病知识图谱，获得传染病特征；将所得文本注意力特征、病况注意力特征和传染病特征进行向量拼接，结合患者向量进行全连接和s型函数激活，构建传染病预测模型；本发明系统采用构建的传染病预测模型学习患者的特征表示，预测出患者具体疾病，为医生快速诊断传染病提供辅助支撑，大大提高对潜在传染病患者的预测准确率。
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公开(公告)号：CN116069904A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310217366.3
申请日：2023-03-03
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/247
Abstract: 本申请公开了一种电子病历搜索方法、系统、装置、存储介质及产品，其中，一种电子病历搜索方法，包括：获取病历数据并对所述病历数据进行预处理，所述病历数据至少包括字段数据和时间数据；对所述预处理后的字段数据进行分类统计，同时对所述病历数据中的医疗数据进行聚类统计，基于所述字段数据分类统计结果和所述医疗数据进行聚类统计结果生成与所述病历数据对应的第一特征；获取组合信息、实体信息、搜索信息，基于所述组合信息、实体信息、搜索信息生成第二特征；根据搜索语句、所述时间数据、所述病历数据对应的第一特征和所述实体对应的第二特征，对搜索到的电子病历进行排序。该方法可以提高搜索结果的相关性和数据质量。
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公开(公告)号：CN118171694B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410400021.6
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N20/00 , G06F16/334 , G06F18/24 , G16H50/70 , G16H50/30 , G16H70/20
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于心血管共病知识图谱更新医疗大模型的方法和装置，所述方法包括：获取医疗大模型的基座模型参数集；并基于基座模型参数集对医疗大模型进行参数配置得到对应的第一基座模型；采集心血管共病领域知识并结合第一基座模型的编码器网络为医疗大模型的各个下游模型任务构建对应的知识图谱记为对应的第一知识图谱；基于各个第一知识图谱对第一基座模型进行模型参数微调得到对应的第一下游任务大模型。通过本发明可以解决心血管共病细分领域的模型微调方案缺失问题，还能与各个下游模型任务相结合通过模型参数微调得到多个下游任务大模型。
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公开(公告)号：CN118171694A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410400021.6
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N20/00 , G06F16/33 , G06F18/24 , G16H50/70 , G16H50/30 , G16H70/20
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于心血管共病知识图谱更新医疗大模型的方法和装置，所述方法包括：获取医疗大模型的基座模型参数集；并基于基座模型参数集对医疗大模型进行参数配置得到对应的第一基座模型；采集心血管共病领域知识并结合第一基座模型的编码器网络为医疗大模型的各个下游模型任务构建对应的知识图谱记为对应的第一知识图谱；基于各个第一知识图谱对第一基座模型进行模型参数微调得到对应的第一下游任务大模型。通过本发明可以解决心血管共病细分领域的模型微调方案缺失问题，还能与各个下游模型任务相结合通过模型参数微调得到多个下游任务大模型。
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