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公开(公告)号:CN120030046A
公开(公告)日:2025-05-23
申请号:CN202510055701.3
申请日:2025-01-14
Applicant: 苏州大学附属第一医院
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/25 , G06F16/242
Abstract: 本发明提出一种多源异构医疗数据聚合与联邦查询方法,包括:搭建Kafka集群,配置Broker;使用Docker部署Apache Doris集群,配置前端和后端节点并指定IP地址;配置Kafka生产者,并发送至主题;部署ETL服务器作为Kafka消费者,加入同一消费组并配置多线程处理消息;在ETL服务器中实现数据处理;使用NLP模型对患者记录进行标签化处理和错误识别;将处理后的数据存储至数据库,生成唯一主键并采用分区策略;部署Web服务器,提供患者数据查询接口。本发明将多源异构的医疗数据统一接入与处理,使原本分散在不同系统中的数据通过Kafka进行消息中转和缓冲,有效实现数据的流动与无缝整合。
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公开(公告)号:CN120032782A
公开(公告)日:2025-05-23
申请号:CN202510055693.2
申请日:2025-01-14
Applicant: 苏州大学附属第一医院
Abstract: 本发明基于大模型和专家策略的病史识别方法及系统,包括:收集医学网络中的数据,并对数据进行清洗和标准化处理;从文本中提取医学实体及其关系,并优化规则集;将抽取出的实体和关系融合到知识图谱中,构建多关系图,并定义属性;将知识图谱存储在图数据库中,并通过实时数据流处理系统接收新数据;收集患者基本信息和症状描述,并利用大语言模型提取关键信息;动态调整问诊路径,通过提问澄清模糊回答或深入探讨具体症状;使用大语言模型生成结构化电子病历。本发明通过智能化的预问诊过程,系统能够在患者正式就诊前收集详尽的病史信息并生成标准化电子病历,大幅减少医生在接诊时的信息核实与补充时间。
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