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公开(公告)号：CN116759041A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311057070.6
申请日：2023-08-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑诊疗事件关系的医疗时序数据生成方法，包括：基于患者就诊信息获取诊疗事件集合和就诊集合；采用训练好的就诊自编码器模型的编码器、就诊长短期记忆自编码器模型、就诊长短期记忆自编码器模型解码器辅助的生成对抗网络获取重构的就诊嵌入表示，将重构的就诊嵌入表示输入到训练好的就诊自编码器模型的解码器获取重构的就诊多热编码，根据重构的就诊多热编码得到重构的就诊中包含的诊疗事件，最终输出带有时序信息且包含多个诊疗事件的医疗数据。本发明还公开了一种考虑诊疗事件关系的医疗时序数据生成装置。本发明方法可以获取融合时序信息且包含丰富的诊疗事件的医疗数据，同时减少了生成数据出现逻辑不合理的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115359870B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211287887.8
申请日：2022-10-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H10/60 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于层次图神经网络的疾病诊疗过程异常识别系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、层次图神经网络构建模块、诊疗过程异常评分计算模块和诊疗过程异常识别应用模块。本发明提出层次图神经网络模型构建和训练方法，对复杂的纵向电子病历数据进行建模分析，实现对时序信息和共现信息的融合利用；本发明将疾病诊疗过程异常分为诊疗事件异常、就诊异常和患者异常三个层次，由低层次、细粒度的诊疗事件层次到高层次、粗粒度的患者层次，设计诊疗过程异常的分层量化和综合评价方法，并给出诊疗过程异常的分类方法，精确定位异常具体发生在哪次就诊哪个诊疗步骤。
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公开(公告)号：CN116759041B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311057070.6
申请日：2023-08-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑诊疗事件关系的医疗时序数据生成方法，包括：基于患者就诊信息获取诊疗事件集合和就诊集合；采用训练好的就诊自编码器模型的编码器、就诊长短期记忆自编码器模型、就诊长短期记忆自编码器模型解码器辅助的生成对抗网络获取重构的就诊嵌入表示，将重构的就诊嵌入表示输入到训练好的就诊自编码器模型的解码器获取重构的就诊多热编码，根据重构的就诊多热编码得到重构的就诊中包含的诊疗事件，最终输出带有时序信息且包含多个诊疗事件的医疗数据。本发明还公开了一种考虑诊疗事件关系的医疗时序数据生成装置。本发明方法可以获取融合时序信息且包含丰富的诊(56)对比文件Bashar, MA等.TAnoGAN: Time SeriesAnomaly Detection with GenerativeAdversarial Networks《.2020 IEEE SYMPOSIUMSERIES ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE(SSCI)》.2021,第1778-1785页.周梦颖;金涛;王瀛;王建民.诊疗活动向量化表示研究.计算机集成制造系统.2019,(第04期),第1010-1016页.
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公开(公告)号：CN115359870A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211287887.8
申请日：2022-10-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于层次图神经网络的疾病诊疗过程异常识别系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、层次图神经网络构建模块、诊疗过程异常评分计算模块和诊疗过程异常识别应用模块。本发明提出层次图神经网络模型构建和训练方法，对复杂的纵向电子病历数据进行建模分析，实现对时序信息和共现信息的融合利用；本发明将疾病诊疗过程异常分为诊疗事件异常、就诊异常和患者异常三个层次，由低层次、细粒度的诊疗事件层次到高层次、粗粒度的患者层次，设计诊疗过程异常的分层量化和综合评价方法，并给出诊疗过程异常的分类方法，精确定位异常具体发生在哪次就诊哪个诊疗步骤。
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公开(公告)号：CN115083616B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210980822.5
申请日：2022-08-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督图聚类的慢性肾病亚型挖掘系统，包括：数据采集模块：用于采集慢性肾病诊疗记录中的结构化数据；数据提取与预处理模块：用于对所述结构化数据提取和预处理，得到实体集合和就诊集合；慢性肾病亚型挖掘模块：用于利用所述实体集合和所述就诊集合构建慢性肾病亚型挖掘模型；慢性肾病表型亚型评估模块：用于对所述慢性肾病亚型挖掘模型进行评估；慢性肾病亚型预测模块：用于对患者的结构化数据进行预测。本发明解决了过程挖掘方法无法处理纵向电子病历数据中单次就诊内事件信息和多次就诊间事件信息等多粒度信息并存的问题。
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公开(公告)号：CN115083616A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210980822.5
申请日：2022-08-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督图聚类的慢性肾病亚型挖掘系统，包括：数据采集模块：用于采集慢性肾病诊疗记录中的结构化数据；数据提取与预处理模块：用于对所述结构化数据提取和预处理，得到实体集合和就诊集合；慢性肾病亚型挖掘模块：用于利用所述实体集合和所述就诊集合构建慢性肾病亚型挖掘模型；慢性肾病表型亚型评估模块：用于对所述慢性肾病亚型挖掘模型进行评估；慢性肾病亚型预测模块：用于对患者的结构化数据进行预测。本发明解决了过程挖掘方法无法处理纵向电子病历数据中单次就诊内事件信息和多次就诊间事件信息等多粒度信息并存的问题。
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