公开(公告)号：CN115146179A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210908422.3

申请日：2022-07-29

Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司

Inventor： 苏义军 ,  胡安民 ,  郜贺鹏 ,  康西龙 ,  岳任欣 ,  张钧波 ,  郑宇

IPC: G06F16/9536 ,  G16H20/00 ,  G16H50/30 ,  G06F16/36 ,  G06V30/41 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提出一种基于跨域医疗数据的信息推荐方法、装置及计算机设备，涉及智能医疗技术领域。该方法包括：获取推荐信息生成请求，其中，推荐信息生成请求包括第一用户标识；根据第一用户标识，获取第一用户标识对应的第一历史诊疗数据及第一融合特征，其中，第一融合特征为基于多方跨域医疗数据融合生成；根据第一融合特征及第一历史诊疗数据，确定第一用户标识对应的健康评估结果；根据健康评估结果及预设的医疗知识图谱，生成推荐信息。由此，对用户在多方跨域医疗机构中的数据进行融合，并基于融合后的特征，生成用户对应的个性化诊疗方案，从而使得生成的诊疗方案更加准确。

公开(公告)号：CN115346668A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202210913960.1

申请日：2022-07-29

Applicant: 京东城市(北京)数字科技有限公司

Inventor： 苏义军 ,  胡安民 ,  郜贺鹏 ,  康西龙 ,  岳任欣 ,  张钧波 ,  郑宇

IPC: G16H50/30 ,  G06F21/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请公开了一种健康风险等级评估模型的训练方法及装置，应用于第一参与方设备，其中，健康风险等级评估模型由纵向联邦异构神经网络构成，该方法包括：获取包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据中的至少一种的第一医疗数据且第一医疗数据拥有标签值；基于第一医疗数据的数据类型对应的特征提取规则，对第一医疗数据进行特征提取，并将提取的特征信息输入至纵向联邦异构神经网络中，基于顶层子模型的输出和标签值确定最终误差，并反向传播最终误差以更新纵向联邦异构神经网络中各层模型的模型参数。本方案不仅可以提升训练后模型健康风险等级预测的准确性，也可以提升模型对于多模态数据的适用性，同时也可以保证医疗数据的安全。