公开(公告)号：CN117012370A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202311002225.6

申请日：2023-08-09

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) ,  中国人民解放军总医院第一医学中心

Inventor： 陈清财 ,  杨扬 ,  褚达文 ,  任鹏宇 ,  刘荣 ,  王斐 ,  张恭

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06N5/04 ,  G06F40/295 ,  G06F16/35 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明提供的多模态疾病辅助推理系统、方法、终端及存储介质，具体涉及人工智能技术领域，包括依次连接的多模态信息获取模块、多模态信息预处理模块、实体提取模块、医疗因果知识数据库和多模态分类判别模块，实现了对患者的多种模态信息的预处理、实体提取和模态分类判别，并通过将实体与医疗因果知识数据库中的医疗知识数据进行匹配，然后基于匹配结果，提取各类模态特征，并将各类模态特征按照设定的规则进行拼接，输入分类器获得推理结果。该方案充分利用各类模态特征，提取的实体更准确、全面，能够提高实体与医疗因果知识数据库相匹配的准确率，具有更好的泛化性，推理结果更加精确，有利于提高人工诊断效率。

公开(公告)号：CN116881436A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202311004772.8

申请日：2023-08-09

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) ,  中国人民解放军总医院第一医学中心

Inventor： 陈清财 ,  褚达文 ,  杨扬 ,  任鹏宇 ,  刘荣 ,  王斐 ,  张恭

IPC: G06F16/335 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36 ,  G06F16/31 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明提供的基于知识图谱的文献检索方法、系统、终端及存储介质，具体涉及医疗大数据处理技术领域，本方案通过对查询语句进行实体和关系抽取，构建实体集合和关系集合；训练字向量模型并对未登记词进行模糊匹配，获得查询语句中的候选词，并提取出匹配度最高的候选词加入实体集合；基于实体集合和关系集合，生成三元组；基于目标领域知识图谱和目标领域文献，获取三元组对应的文献索引；根据关联度对文献索引排序，根据排序列表输出检索结果。该方案从查询语句的实体、关系、值和未登记字等多个角度进行定位和扩展，能够筛选出与查询语句关联程度最高的文献，实现了对目标领域文献的精确且高效地检索。