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公开(公告)号：CN117116407B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311367938.2
申请日：2023-10-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G06F40/205
Abstract: 本发明涉及一种基于电子病历的患者画像生成方法、装置及存储介质，其中方法包括：基于原始电子病历数据得到各业务场景下的长文本形式的电子病历数据；根据文本内容确定电子病历文本的深层结构化结果；构建训练集，对信息抽取模型进行训练；基于训练好的信息抽取模型，输入病历文本数据，得到对应于该文本的深层结构化结果；取目标患者在各业务场景下的各类型文本对应的深层结构化结果，并根据时间顺序进行整合得到患者画像。与现有技术相比，本发明具有体现患者病情细节与动态变化的同时减小无用信息量等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116994694B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311263207.3
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G06F40/295 , G06F16/33
Abstract: 本发明涉及基于信息提取的患者病历数据筛选方法、装置和介质，方法包括以下步骤：S1、建立训练数据集；S2、采用S1的训练数据集对大语言模型进行微调，实现对分析模型的训练；S3、将预处理后的实际的病历数据输入训练好的分析模型，模型依次对数据进行信息提取和信息推理，然后重复信息提取和信息推理，直至满足迭代终止条件，此时得到提取结果；S4、获取自然文本描述的筛选条件，训练好的分析模型对筛选条件进行解析，提取关键信息，改写为对应的正则表达式，在S3的提取结果中筛选符合正则表达式的病历信息，以筛选符合条件的患者。与现有技术相比，本发明具有上下文理解能力强、系统友好度好等优点。
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公开(公告)号：CN117271804B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311548856.8
申请日：2023-11-21
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及一种共病特征知识库生成方法、装置、设备及介质，属于医疗数据处理技术领域，其中方法包括以下步骤：采集患者电子病历文本并进行数据预处理；提取电子病历文本的实体和信息组，得到文本深层结构化结果，所述信息组由实体对组成；基于深度学习模型对文本深层结构化结果进行术语标准化，形成共病特征；根据术语标准化后的文本深层结构化结果和人工诊断结果，利用辅助诊断模型补充诊断结果，并基于关联规则算法挖掘诊断结果的共病模式；基于共病特征和共病模式构建共病特征知识库。与现有技术相比，本发明构建的共病特征知识库具有支持细粒度筛查等优点。
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公开(公告)号：CN117116407A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311367938.2
申请日：2023-10-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G06F40/205
Abstract: 本发明涉及一种基于电子病历的患者画像生成方法、装置及存储介质，其中方法包括：基于原始电子病历数据得到各业务场景下的长文本形式的电子病历数据；根据文本内容确定电子病历文本的深层结构化结果；构建训练集，对信息抽取模型进行训练；基于训练好的信息抽取模型，输入病历文本数据，得到对应于该文本的深层结构化结果；取目标患者在各业务场景下的各类型文本对应的深层结构化结果，并根据时间顺序进行整合得到患者画像。与现有技术相比，本发明具有体现患者病情细节与动态变化的同时减小无用信息量等优点。
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公开(公告)号：CN116994694A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311263207.3
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G06F40/295 , G06F16/33
Abstract: 本发明涉及基于信息提取的患者病历数据筛选方法、装置和介质，方法包括以下步骤：S1、建立训练数据集；S2、采用S1的训练数据集对大语言模型进行微调，实现对分析模型的训练；S3、将预处理后的实际的病历数据输入训练好的分析模型，模型依次对数据进行信息提取和信息推理，然后重复信息提取和信息推理，直至满足迭代终止条件，此时得到提取结果；S4、获取自然文本描述的筛选条件，训练好的分析模型对筛选条件进行解析，提取关键信息，改写为对应的正则表达式，在S3的提取结果中筛选符合正则表达式的病历信息，以筛选符合条件的患者。与现有技术相比，本发明具有上下文理解能力强、系统友好度好等优点。
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公开(公告)号：CN117271804A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311548856.8
申请日：2023-11-21
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及一种共病特征知识库生成方法、装置、设备及介质，属于医疗数据处理技术领域，其中方法包括以下步骤：采集患者电子病历文本并进行数据预处理；提取电子病历文本的实体和信息组，得到文本深层结构化结果，所述信息组由实体对组成；基于深度学习模型对文本深层结构化结果进行术语标准化，形成共病特征；根据术语标准化后的文本深层结构化结果和人工诊断结果，利用辅助诊断模型补充诊断结果，并基于关联规则算法挖掘诊断结果的共病模式；基于共病特征和共病模式构建共病特征知识库。与现有技术相比，本发明构建的共病特征知识库具有支持细粒度筛查等优点。
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