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公开(公告)号：CN116798590B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311034098.8
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 浙江省北大信息技术高等研究院
IPC: G16H40/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0875 , G06F16/9038 , G06F16/906
Abstract: 本申请涉及医药数据处理技术领域，提出了一种基于多维动态数据构建药事管理预测模型的处理方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取多维药事管理数据；对所述多维动态药事数据进行汇总和分类处理，以得到处理后的药事数据；接收用户输入的药事查询命令，根据所述药事查询命令，展示对应的药事信息；接收输入的目标药物的采购量预测命令，根据所述采购量预测命令和处理后的药事数据，预测所述目标药物的未来采购量。通过本申请的技术方案，以实现提高药学服务的效率和质量、节约药事管理成本、减轻工作人员负担、提升患者满意度的效果。
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公开(公告)号：CN116759060B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311034094.X
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 浙江省北大信息技术高等研究院
Abstract: 本申请涉及医药数据处理技术领域，提出了一种服务管理一体化的临床药学智慧管理方法、系统、设备及介质，该系统包括：患者信息管理模块，显示患者信息、患者标签和患者药物治疗详情；所述药学查房管理模块，接收药师的查房指令，根据查房指令进入查房工作界面，并显示各个患者的药学服务信息；绩效管理模块，汇总药师的各项查房记录，并对各药师的药学服务绩效进行统计。通过本申请的技术方案，能够智能化、信息化、精细化管理患者的基本信息、疾病特征和全流程药物治疗等信息，并可实现药师工作的智能化绩效管理等，保证高效快速实施服务管理一体化的临床药学实践。
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公开(公告)号：CN116759060A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311034094.X
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 浙江省北大信息技术高等研究院
Abstract: 本申请涉及医药数据处理技术领域，提出了一种服务管理一体化的临床药学智慧管理方法、系统、设备及介质，该系统包括：患者信息管理模块，显示患者信息、患者标签和患者药物治疗详情；所述药学查房管理模块，接收药师的查房指令，根据查房指令进入查房工作界面，并显示各个患者的药学服务信息；绩效管理模块，汇总药师的各项查房记录，并对各药师的药学服务绩效进行统计。通过本申请的技术方案，能够智能化、信息化、精细化管理患者的基本信息、疾病特征和全流程药物治疗等信息，并可实现药师工作的智能化绩效管理等，保证高效快速实施服务管理一体化的临床药学实践。
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公开(公告)号：CN116798590A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311034098.8
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 浙江省北大信息技术高等研究院
IPC: G16H40/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0875 , G06F16/9038 , G06F16/906
Abstract: 本申请涉及医药数据处理技术领域，提出了一种基于多维动态数据构建药事管理预测模型的处理方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取多维药事管理数据；对所述多维动态药事数据进行汇总和分类处理，以得到处理后的药事数据；接收用户输入的药事查询命令，根据所述药事查询命令，展示对应的药事信息；接收输入的目标药物的采购量预测命令，根据所述采购量预测命令和处理后的药事数据，预测所述目标药物的未来采购量。通过本申请的技术方案，以实现提高药学服务的效率和质量、节约药事管理成本、减轻工作人员负担、提升患者满意度的效果。
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公开(公告)号：CN220125004U
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202321092296.5
申请日：2023-05-09
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本实用新型涉及一种角膜内皮移植术后特殊体位头位固定器，包括底板、颈枕及固定器；颈枕及所述固定器均设置于底板上，且颈枕位于固定器范围内。底板为长方形，包括底板本体及包裹于底板本体外部的底板包裹层；颈枕为半圆柱形，包括颈枕本体及包裹于颈枕本体外部的颈枕包裹层；固定器包括半圆环部及位于半圆环部两侧的固定部。本技术方案通过设计可调节充气式固定器，可根据患者个体差异调节最佳固定位置，并且减少对患者头部的压迫；颈枕设计，改善患者术后颈部不适症状，同样增加患者舒适感。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115514493A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211041592.2
申请日：2022-08-29
Applicant: 浙江省北大信息技术高等研究院 , 杭州未名信科科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于第三方平台和可信硬件的自主身份认证方法和系统。所述方法包括：利用第三方平台交叉认证，结合可信硬件为用户生成跨平台自主身份注册；利用第三方平台交叉认证，结合可信硬件为用户生成跨平台自主身份登录。本发明使用可信硬件实现了用户信息的安全性。在可信硬件中隔离出一个独立的硬件环境建立一个安全区域，安全区域将身份认证链条分割成了两个部分：用户到安全区域、安全区域到服务端，分别保障这两个分路径的可信和安全，就可以保证从用户到服务端的可信身份认证。本发明通过第三方平台交叉认证实现用户真实身份的注册和恢复，从而简化个人用户管理密钥对的操作，适用于区块链等基于非对称加密的场景。
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公开(公告)号：CN115459922A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211041582.9
申请日：2022-08-29
Applicant: 浙江省北大信息技术高等研究院 , 杭州未名信科科技有限公司
IPC: H04L9/32
Abstract: 本申请实施例公开了一种数字证书制作及其应用方法和系统，所述方法包括：利用第三方平台交叉认证，结合可信硬件为用户生成跨平台自主身份注册；利用第三方平台交叉认证，结合可信硬件为用户生成跨平台自主身份登录；利用第三方平台交叉认证，结合可信硬件为用户生成数字证书认证机构证书。利用区块链管理数字证书的下发和应用，在保证安全性的同时具备可追溯性。
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公开(公告)号：CN113726819B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111281409.1
申请日：2021-11-01
Applicant: 杭州未名信科科技有限公司 , 浙江省北大信息技术高等研究院
Abstract: 本发明实施例提供一种基于区块链的局域网数据监管方法和系统。所述方法包括：监管方网络顺次生成至少一个监管网区块；被监管方局域网在第一监管网区块处开放连接所述监管方网络，以所述第一监管网区块为根块在被监管方局域网内生成第一被监管网区块；在生成所述第一被监管网区块后，所述被监管网断开与所述监管网的连接，根据交易顺次生成至少一个被监管网区块，形成被监管网区块链；在所述被监管网区块链结束时，所述被监管网在第二被监管网区块开放与所述监管网的连接，并和监管网数据合并生成第二监管网区块；被监管网关闭与所述监管网的连接。本发明通过设计监管网和被监管网互作接口，被监管网周期性接入监管网，并保证被监管网内部无法篡改，从而保证了监管网对被监管网的监控，同时保证了被监管网内部数据不被泄漏。
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公开(公告)号：CN113726819A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111281409.1
申请日：2021-11-01
Applicant: 杭州未名信科科技有限公司 , 浙江省北大信息技术高等研究院
Abstract: 本发明实施例提供一种基于区块链的局域网数据监管方法和系统。所述方法包括：监管方网络顺次生成至少一个监管网区块；被监管方局域网在第一监管网区块处开放连接所述监管方网络，以所述第一监管网区块为根块在被监管方局域网内生成第一被监管网区块；在生成所述第一被监管网区块后，所述被监管网断开与所述监管网的连接，根据交易顺次生成至少一个被监管网区块，形成被监管网区块链；在所述被监管网区块链结束时，所述被监管网在第二被监管网区块开放与所述监管网的连接，并和监管网数据合并生成第二监管网区块；被监管网关闭与所述监管网的连接。本发明通过设计监管网和被监管网互作接口，被监管网周期性接入监管网，并保证被监管网内部无法篡改，从而保证了监管网对被监管网的监控，同时保证了被监管网内部数据不被泄漏。
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公开(公告)号：CN114187006A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111294450.2
申请日：2021-11-03
Applicant: 杭州未名信科科技有限公司 , 浙江省北大信息技术高等研究院
Abstract: 本发明实施例提供一种基于区块链监管的联邦学习方法。本发明中区块链及联邦学习的各自功能相对独立：模型训练由联邦学习模块进行，区块链负责监管模型训练的过程。参与方把数据字典变量发布在平台上，模型需求方根据自己的数据需求去检索字典变量，随后向参与方发送数据使用请求；在获得数据使用权限之后才可以开始进行模型训练。模型需求方在获取各参与方的数据使用权限后方可进行联邦学习。本发明便于部署，对参与方节点的部署条件要求相对较低；模型训练过程的通信开销较小、等待时间较短；模型训练过程通过区块链监管，操作参数和训练结果保密，只对参加训练的节点开放，平衡了公开性和隐私性。
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