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公开(公告)号:CN119623441A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202510163036.X
申请日:2025-02-14
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
IPC: G06F40/18 , G06F40/183 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F18/22 , G16H15/00 , G16H10/60
Abstract: 本申请提供了一种罕见病的CRF表单的生成方法和装置,在本申请中,当需要罕见病的CRF表单时,用户可以通过用户终端输入罕见病的关键词,服务端中设置有医学报告数据库,由于医学报告数据库中存储的医学报告中包含有相关疾病对应的CRF表单需要填写的项目,如:患者基本信息、既往病史、个人体格检测结果、医学检测结果、影像检测结果、医生意见与建议等内容,因此可以从罕见病对应的医学报告中获取到能够建立CRF表单的各种事项,通过与医学词典中收录的医学词语进行比较,以便确定与关键词相关度较高的医学报告,进而便于构建与当前罕见病相关的CRF表单,通过上述方法,用户可以只需要输入关键词就可以得到相应的CRF表单,有利于降低人工工作量。
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公开(公告)号:CN119625325A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202510163039.3
申请日:2025-02-14
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
IPC: G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种医疗图像语义分割方法、装置、电子设备及存储介质,涉及图像处理技术领域,方法包括通过特征提取网络分别提取第一图像对应的第一图像特征和至少一张第二图像对应的多个第二图像特征;基于第一图像特征和多个第二图像特征的均值进行特征交叉对齐,以获得多个交叉特征;基于第一图像特征和多个第二图像特征之间的相似度,分别对多个交叉特征进行优化,以获取多个优化特征;通过解码器对第一图像特征、多个优化特征以及每个优化特征匹配的掩码进行融合,以获得第一图像对应的掩码结果,用以提高罕见病医学影像语义分割的准确性。
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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:CN119202630B
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411731743.6
申请日:2024-11-29
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
IPC: G06F18/20 , G16H30/00 , G16H40/67 , G16H50/20 , G16H50/30 , G16H80/00 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/25
Abstract: 本申请提供一种罕见病会诊数据的处理系统及方法,涉及医疗技术领域,处理系统包括罕见病分析端、多个医学科室客户端,罕见病分析端用于接收任意一个目标医学科室客户端发送的罕见病MDT协同分析请求;提取该学科专家病种预测结果对应的语义特征向量,以及根据目标患者的医疗影像图片,提取图片特征向量;将语义特征向量和图片特征向量输入至预先训练好的疾病分类器,以获取疾病分类器输出的综合病种预测结果;使得与综合病种预测结果对应的医学科室客户端基于所有的医疗检测数据及医疗影像图片确定综合病种预测结果的患病概率;并根据患病概率以及疾病分类器输出的综合病种预测结果,确定目标患者的最终病种预测结果。
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公开(公告)号:CN119150367B
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411649562.9
申请日:2024-11-19
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
IPC: G06F21/62 , G16H10/60 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F21/60
Abstract: 本申请提供一种罕见病医疗数据的处理系统及方法,涉及数据处理技术领域,其中,服务端根据目标客户端发起的医疗数据分析请求,生成全局模型参数和初始分析模型,并发送至多个客户端;每个客户端基于该客户端的本地医疗数据对所述初始分析模型进行训练,并将局部分析模型的局部模型参数和损失函数值发送至服务端;服务端将本轮接收到的多个局部模型参数和损失函数值输入至粒子群优化模型,以获得粒子群优化模型输出的优化模型参数;服务端确定优化模型参数是否满足预设条件,若否,则将优化模型参数发送至每个客户端以使所述多个客户端更新局部分析模型;目标客户端获取所述优化分析模型输出的罕见病病种的分析结果。
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公开(公告)号:CN119150367A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411649562.9
申请日:2024-11-19
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
IPC: G06F21/62 , G16H10/60 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F21/60
Abstract: 本申请提供一种罕见病医疗数据的处理系统及方法,涉及数据处理技术领域,其中,服务端根据目标客户端发起的医疗数据分析请求,生成全局模型参数和初始分析模型,并发送至多个客户端;每个客户端基于该客户端的本地医疗数据对所述初始分析模型进行训练,并将局部分析模型的局部模型参数和损失函数值发送至服务端;服务端将本轮接收到的多个局部模型参数和损失函数值输入至粒子群优化模型,以获得粒子群优化模型输出的优化模型参数;服务端确定优化模型参数是否满足预设条件,若否,则将优化模型参数发送至每个客户端以使所述多个客户端更新局部分析模型;目标客户端获取所述优化分析模型输出的罕见病病种的分析结果。
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公开(公告)号:CN119625762A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202510157747.6
申请日:2025-02-13
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
IPC: G06V30/26 , G06V30/42 , G06V30/418 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06V40/20 , G10L15/26 , G16H10/60 , G06F40/174
Abstract: 本申请提供了一种医疗信息录入方法、装置、电子设备及可读存储介质,其中,该方法包括:获取通过位于病房内的摄像头对医疗文档中的文字进行拍摄得到的医疗文档照片;根据医疗文档照片的拍摄时间信息和拍摄位置信息,调用医疗文档生成时的录音数据和录像数据;使用OCR文字识别技术从医疗文档照片中提取第一文档信息;基于录音数据和录像数据对第一文档信息进行校正;将校正后的第一文档信息录入到数据库中。通过该方法,提高信息录入的准确性。
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公开(公告)号:CN119226817A
公开(公告)日:2024-12-31
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:CN119232496B
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411746983.3
申请日:2024-12-02
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: 本申请提供一种医疗数据的加密传输系统及方法,涉及数据处理技术领域,其中,服务端响应医疗数据分析请求,与每个客户端通过以下步骤进行模型参数的加密传输:服务端接收该客户端发送的模型参数获取请求;服务端基于该客户端对应的请求验证信息对该客户端进行身份验证;若该客户端身份验证通过,则服务端基于该客户端对应的历史优化模型参数生成密钥字符串,对本轮待发送的优化模型参数进行加密处理,以生成密文数据包并发送给该客户端;该客户端基于标识符确定出解密密钥,对接收到的密文数据包解密,以获得优化模型参数;该客户端基于获取到的优化模型参数,对本地的局部分析模型进行更新,以使服务端确定该客户端下一轮的优化模型参数。
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