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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115563127A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211407180.6
申请日：2022-11-10
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了基于大数据医疗通用检索索引构建的查询方法及系统，该方法包括以下步骤：获取资源库数据表字段信息；根据已获取的资源库数据表字段信息，添加表关系信息，并将表字段信息以及表关系信息作为索引元数据存储在索引元数据管理模块中；调用ES接口，创建通用检索索引结构，同时生成适配检索实体以及序列化配置，并生成模板代码；根据查询关键词，匹配适配检索实体，并进行ES‑DSL语句逻辑组装，通过ES集群解析执行后获取查询结果。本发明所提供的基于大数据医疗通用检索索引构建的查询方法及系统，仅通过配置既能实现适用于大数据医疗海量数据的病历、患者不同模式的复杂索引结构构建、查询、加工，而无需专业的编程开发人员定制开发。
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公开(公告)号：CN115563127B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211407180.6
申请日：2022-11-10
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了基于大数据医疗通用检索索引构建的查询方法及系统，该方法包括以下步骤：获取资源库数据表字段信息；根据已获取的资源库数据表字段信息，添加表关系信息，并将表字段信息以及表关系信息作为索引元数据存储在索引元数据管理模块中；调用ES接口，创建通用检索索引结构，同时生成适配检索实体以及序列化配置，并生成模板代码；根据查询关键词，匹配适配检索实体，并进行ES‑DSL语句逻辑组装，通过ES集群解析执行后获取查询结果。本发明所提供的基于大数据医疗通用检索索引构建的查询方法及系统，仅通过配置既能实现适用于大数据医疗海量数据的病历、患者不同模式的复杂索引结构构建、查询、加工，而无需专业的编程开发人员定制开发。
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公开(公告)号：CN117763129A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410196892.0
申请日：2024-02-22
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/335 , G16H10/60
Abstract: 本发明涉及基于生成式预训练模型的病历检索系统及方法，方法包括建立医疗检索结构化解析场景语料库；通过医疗检索结构化解析场景语料库对生成式预训练模型进行训练，获得医疗检索结构化解析模型；获取包含检索请求的自然语言，并通过医疗检索结构化解析模型对自然语言进行解析，获得医疗检索结构化解析结果；根据ES检索元数据和映射字典，对医疗检索结构化解析结果进行映射解析，生成检索条件；根据检索条件，组装成DSL语句发送到ElasticSearch库完成检索数据召回。本发明通过生成式预训练模型对包含检索请求的自然语言进行结构化解析，并对结构化解析结果进行映射解析生成检索条件，简化了病历检索条件的设置操作步骤，提高了病历检索的便捷性和操作效率。
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公开(公告)号：CN117763129B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410196892.0
申请日：2024-02-22
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/335 , G16H10/60
Abstract: 本发明涉及基于生成式预训练模型的病历检索系统及方法，方法包括建立医疗检索结构化解析场景语料库；通过医疗检索结构化解析场景语料库对生成式预训练模型进行训练，获得医疗检索结构化解析模型；获取包含检索请求的自然语言，并通过医疗检索结构化解析模型对自然语言进行解析，获得医疗检索结构化解析结果；根据ES检索元数据和映射字典，对医疗检索结构化解析结果进行映射解析，生成检索条件；根据检索条件，组装成DSL语句发送到ElasticSearch库完成检索数据召回。本发明通过生成式预训练模型对包含检索请求的自然语言进行结构化解析，并对结构化解析结果进行映射解析生成检索条件，简化了病历检索条件的设置操作步骤，提高了病历检索的便捷性和操作效率。
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公开(公告)号：CN115376643A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211319466.9
申请日：2022-10-26
Applicant: 神州医疗科技股份有限公司
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G06F16/31 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/194 , G06F40/30
Abstract: 本公开涉及病例检索领域，提供了一种病例自定义检索系统、方法、电子设备和计算机可读介质。主要目的在于克服关键词不能穷举的问题，对目标专病进行检索。该系统包括：病例提取子系统，用于基于病例文本，提取病例文本中包含的特征信息，将特征信息归档到通用数据模型中对应字段的值域中；病例检索字段关联子系统，用于基于指定疾病关键词，生成检索字段，对检索字段进行关联词扩充，得到检索字段的推荐列表；病例匹配度计算子系统，用于基于条件树进行检索字段的推荐列表的文本内容与通用数据模型中对应字段的值域内容的匹配度计算，输出语义匹配度；病例输出子系统，用于响应于语义匹配度高于阈值，输出目标病例集合。
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