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公开(公告)号：CN113641784A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110713158.3
申请日：2021-06-25
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/338 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/134 , G06N3/04 , G16H70/00
Abstract: 本发明提供一种医教研一体化的医疗知识推荐方法、系统、存储介质和电子设备，涉及医疗知识推荐领域。本发明针对医护人员对医学知识的需求，通过网络爬取技术和文本挖掘技术，利用网络以及医院现有的海量临床案例和医学知识，构建案例和医学知识库，为推荐系统提供数据支持。基于案例和通用知识驱动的医教研一体化医疗知识推荐方法能够面向医教研一体化，为医生提供典型临床案例或相似案例以辅助诊疗，能便捷查询相关通用医学知识，为青年医生案例教学培训交流需求提供了丰富的医学知识培训课堂，为医学研究人员提供用于队列研究的案例数据，同时该方法的提出，也。可为中小医院医生特别是基层医生提供强大的知识大脑，助力分级诊疗政策的有效推进。
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公开(公告)号：CN115330029A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210868106.8
申请日：2022-07-22
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的多智能体未知环境搜救方法及系统，涉及路径规划技术和未知环境搜救技术领域。本发明首先获取基于多智能体未知环境搜救的马尔可夫决策模型；然后基于所述马尔可夫决策模型利用QMIX算法获取每个所述智能体的动作；每个智能体基于上述动作利用A*算法规划从当前点到下一状态目标点的最优路径；不断循环QMIX算法确定动作且A*算法规划路径的过程，直到达到预设终止条件时输出多智能体未知环境搜救结果。本发明有效提高了多智能体在未知环境中搜救的效率。
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公开(公告)号：CN113851220A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110944079.3
申请日：2021-08-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于时序医疗健康数据的病情趋势预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及医疗健康数据处理技术领域。本发明根据关键特征信息分类储存预处理后的时序医疗健康数据，构建时序数据案例库；根据时序案例库，采用双向异构LSTM网络模型获取当前案例的相似案例；可视化当前案例、相似案例对应的时序医疗健康数据，分别获取第一可视化图表、第二可视化图表，完成当前案例和相似案例的可视化对比。本发明按照时间顺序收集、储存时序医疗健康数据；利用双向异构LSTM网络，查找与当前患者相似的案例提供参考；使用数据可视化技术，基于案例数据提供可视化图表，方便确定患者的病情阶段性发展走向，以及获取治疗方案，缩短对案例的分析时间。
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公开(公告)号：CN113851221B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202110945416.0
申请日：2021-08-17
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G16H50/30 , G06F18/241 , G16H50/70
Abstract: 本发明提供一种基于时序体测数据的动态健康评价方法及系统，涉及医疗健康评价技术领域。本发明首先确定原始体测数据数据集的评价指标属性集，并基于评价指标属性集对原始体测数据数据集进行分化分类；然后针对每一时刻的评价指标属性子集和数据子集构建逐步回归方程；最后基于体测数据集的时序特征将数据集所有时刻的逐步回归方程利用加权滑动平均法进行归并，获取最终的加权回归方程。进而可以利用最终的加权回归方程基于时序体测数据对不同患者进行动态健康评价。本发明解决了由于体测数据信息来源单一且主观性强导致对健康评价结果的影响，同时也解决了现有动态健康评价技术泛化性差的问题。
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公开(公告)号：CN115879729A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211683288.8
申请日：2022-12-27
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种异构多机器智能系统协同执行搜救任务的优化方法及系统，涉及人工智能和应急搜救技术领域。本发明基于多个异构机器智能系统的搜救特性对搜救任务环境进行建模，并基于建模后的搜救任务环境确定每个异构机器智能系统的动作空间和状态空间；然后基于每个异构机器智能系统的动作空间和状态空间建立奖励体系；最后基于上述动作空间、状态空间，以及奖励体系构建协同执行搜救任务模型，并利用深度强化学习算法训练和优化协同执行搜救任务模型，利用训练后的模型指导执行搜救任务。本发明相比于现有技术，多个异构智能体在复杂任务环境下执行搜救任务的协调性和执行效率更高，搜救策略选择的稳定性和准确性更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115238032A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210763339.1
申请日：2022-06-30
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06K9/62 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种基于案例库的突发公共卫生事件协同决策方法及系统，涉及案例推理推荐技术领域。本发明针对突发事件，确定其特征属性，利用决策试验和评价试验法计算上述特征属性的权重；然后基于每个特征属性计算当前突发事件案例与历史突发事件案例的属性局部相似度，并结合每个上述特征属性的权重获取当前突发事件案例与历史突发事件案例的案例相似度；接着基于案例相似度获取相似历史案例集，并获取相似历史案例集中每个相似历史案例的感知效用值；最后基于上述案例相似度和感知效用值获取相似案例的综合评价值，并利用获取的综合评价值为用户推荐最优的历史突发事件案例。本发明的案例推荐精准度更高，有利于辅助决策者做出更有效的决策。
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公开(公告)号：CN113851221A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110945416.0
申请日：2021-08-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于时序体测数据的动态健康评价方法及系统，涉及医疗健康评价技术领域。本发明首先确定原始体测数据数据集的评价指标属性集，并基于评价指标属性集对原始体测数据数据集进行分化分类；然后针对每一时刻的评价指标属性子集和数据子集构建逐步回归方程；最后基于体测数据集的时序特征将数据集所有时刻的逐步回归方程利用加权滑动平均法进行归并，获取最终的加权回归方程。进而可以利用最终的加权回归方程基于时序体测数据对不同患者进行动态健康评价。本发明解决了由于体测数据信息来源单一且主观性强导致对健康评价结果的影响，同时也解决了现有动态健康评价技术泛化性差的问题。
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公开(公告)号：CN110729052B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN201910854775.8
申请日：2019-09-10
Applicant: 合肥工业大学
Inventor： 顾东晓 , 李童童 , 王晓玉 , 谢懿 , 江政 , 杨雪洁 , 苏凯翔 , 赵旺 , 赵芹 , 陆文星 , 赵树平 , 解玉光 , 卢丽妍 , 魏琪 , 王芹 , 徐正飞 , 李鹏玉
Abstract: 本发明提供一种老年健康数据知识分析方法和系统，涉及数据处理技术领域。本发明提出了基于集成学习的特征选择方法，构建知识发现模型，同时融入基于机器学习评价指标和解释机器学习性评价方法，使得老年健康调查数据知识发现模型既有评价指标又引入了解释性评价方法，能从多个维度分析老年健康调查数据中的自变量与因变量的关系，从而能准确、全面的分析出老年人健康影响因素。
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公开(公告)号：CN113641784B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110713158.3
申请日：2021-06-25
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/338 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/134 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G16H70/00
Abstract: 本发明提供一种医教研一体化的医疗知识推荐方法、系统、存储介质和电子设备，涉及医疗知识推荐领域。本发明针对医护人员对医学知识的需求，通过网络爬取技术和文本挖掘技术，利用网络以及医院现有的海量临床案例和医学知识，构建案例和医学知识库，为推荐系统提供数据支持。基于案例和通用知识驱动的医教研一体化医疗知识推荐方法能够面向医教研一体化，为医生提供典型临床案例或相似案例以辅助诊疗，能便捷查询相关通用医学知识，为青年医生案例教学培训交流需求提供了丰富的医学知识培训课堂，为医学研究人员提供用于队列研究的案例数据，同时该方法的提出，也。可为中小医院医生特别是基层医生提供强大的知识大脑，助力分级诊疗政策的有效推进。
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公开(公告)号：CN118919092A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410927130.3
申请日：2024-07-11
Applicant: 合肥工业大学
Inventor： 顾东晓 , 李鹏玉 , 周旭 , 李卫东 , 鲁超 , 陈丹 , 吴建飞 , 杨善辉 , 宋律 , 陈国平 , 顾安祥 , 王晓玉 , 朱凯旋 , 苏凯翔 , 杨雪洁 , 刘红艳 , 陈任 , 蒋丽 , 徐健 , 谢懿 , 陈蓉 , 李娟 , 李慧 , 徐正飞 , 吴青筱 , 樊怡平 , 刘佳 , 郭书敏
IPC: G16H50/80 , G16H50/70 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/15
Abstract: 本发明提供一种基于生成式开集识别技术的新发传染病智能识别方法，涉及数据挖掘技术领域。本发明开发了一个面向新发传染病监测的传染病新发识别模型，该模型的构建包括闭集分类阶段和新类识别阶段，能有效地在新发传染病暴发初期及时识别其为未知的传染病，有利于相关机构能在新发传染病暴发初期及时提供具体的医疗干预措施。
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