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公开(公告)号：CN110929511B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201811027747.0
申请日：2018-09-04
Applicant: 清华大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/08 , G16H20/10 , G06F16/332
Abstract: 本发明提供一种基于语义相似性的个性化中医诊疗信息和中药信息智能匹配方法。本方法首先训练神经网络模型，提取出症状、舌脉等中医四诊信息、证候、疾病与中药或方剂的功效、治法等术语之间的语义关系。在此基础上，定义个性化中医诊疗信息和中药(中成药)适应症、禁忌症信息的匹配，其中诊疗信息和适应症的匹配包括适应症的语义相似性得分、关键动词匹配、关键证候术语匹配和关键疾病术语匹配，诊疗信息和禁忌症的匹配包括禁忌症术语匹配。本方法在语义关系的基础上，通过一系列关键术语匹配，放大正确的匹配结果、惩罚具有违禁用药风险的匹配结果，从而实现个性化中医诊疗信息和中药或中成药信息的智能匹配，有望降低临床上中药或中成药不合理使用率。
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公开(公告)号：CN110391025A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201810356636.8
申请日：2018-04-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 早期筛查和早期诊断是影响癌症患者预后的关键。针对高危人群进行早期评估和预警，对于促进癌症的预防和早期诊断具有重大的科学价值和现实意义。本发明提出了一种面向宏微观多维度胃癌早期风险评估的人工智能建模方法，能够综合个体所暴露的多种胃癌危险因素和中西医表型，从“基因-分子-细胞-系统-生物个体”宏-微观多维度进行胃癌风险模拟与评估，定量计算出被测试者患癌风险；并且可针对不同地区胃癌危险因素特点，进行个性化精确评估与预警。本发明通过与12961份临床病例进行验证，结果表明本算法能够有效地预测个体罹患胃癌的风险，对于提高胃癌的早期诊治水平具有重要的临床意义。
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公开(公告)号：CN110929511A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201811027747.0
申请日：2018-09-04
Applicant: 清华大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/08 , G16H20/10 , G06F16/332
Abstract: 本发明提供一种基于语义相似性的个性化中医诊疗信息和中药信息智能匹配方法。本方法首先训练神经网络模型，提取出症状、舌脉等中医四诊信息、证候、疾病与中药或方剂的功效、治法等术语之间的语义关系。在此基础上，定义个性化中医诊疗信息和中药(中成药)适应症、禁忌症信息的匹配，其中诊疗信息和适应症的匹配包括适应症的语义相似性得分、关键动词匹配、关键证候术语匹配和关键疾病术语匹配，诊疗信息和禁忌症的匹配包括禁忌症术语匹配。本方法在语义关系的基础上，通过一系列关键术语匹配，放大正确的匹配结果、惩罚具有违禁用药风险的匹配结果，从而实现个性化中医诊疗信息和中药或中成药信息的智能匹配，有望降低临床上中药或中成药不合理使用率。
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