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公开(公告)号：CN117973393A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410363130.5
申请日：2024-03-28
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本发明提供一种面向医学文本中关键医学信息的精准语义比对方法及系统，涉及医学自然语言处理技术领域，该方法包括输入两份不同的医学文本，抽提蕴含于医学文本中的医学信息，并对其进行标准化处理，得到医学文本中的结构化、标准化的语义结构单元列表；基于语义结构单元列表，建立语义结构单元相似性区分模型；依次对语义结构单元中的表型概念和属性集合进行比对，基于语义结构单元相似性区分模型，根据表型概念和属性集合的结果综合判断完整语义结构单元的相似类别，得到关键医学信息比对结果。本发明不仅在技术上有效填补了医学文本关键医学信息比对技术的空白，还将能有效地提高临床专家比对医学文本的效率。
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公开(公告)号：CN119782555A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510284401.2
申请日：2025-03-11
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本发明提供一种基于混合智能技术的医学知识图谱构建方法和装置，涉及人工智能与医学交叉的知识图谱构建技术领域，该方法包括利用混合智能模型识别医学知识材料中的关键实体并提取语义关系，自动构建知识图谱；通过基于大语言模型驱动的专家交互校对机制，生成初步校对建议，专家在可视化界面进行调整与反馈，同时记录校对过程并进行版本化管理；将专家校对信息积累并重新导入训练集，更新混合智能模型，循环上述步骤，实现人机协同提升模型性能，将专家经验融入知识图谱。本发明采用混合智能技术融合人工智能与专家协作，高效构建高精度医学知识图谱，支持动态更新并降低数据依赖，提升可解释性与跨领域适用性。
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公开(公告)号：CN119783681A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510273222.9
申请日：2025-03-10
Applicant: 苏州系统医学研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/279 , G06F40/16 , G06N5/04 , G06N5/025 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明提供一种医学文本中语义结构单元的智能标注方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括S1：获取预训练大语言模型，收集含标注信息的医学文本数据并处理成适配格式，经指令微调构建语义结构单元自动识别模型。S2：集成自动识别模型与文本标注工具形成人机交互标注工具，自动标注医学文本数据，网页展示标注信息，组织专家人工校对。S3：收集校对后数据，新数据达预设数量阈值或模型评估指标满足预设条件时，重新训练模型生成新识别模型，并返回执行S2。本发明具有数据驱动、自我进化和人机协同的优点，借助大语言模型降低维护成本，通过自我学习机制增强模型性能，利用人机协同策略解决大模型算法问题并提升标注效率。
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公开(公告)号：CN117973393B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410363130.5
申请日：2024-03-28
Applicant: 苏州系统医学研究所
Abstract: 本发明提供一种面向医学文本中关键医学信息的精准语义比对方法及系统，涉及医学自然语言处理技术领域，该方法包括输入两份不同的医学文本，抽提蕴含于医学文本中的医学信息，并对其进行标准化处理，得到医学文本中的结构化、标准化的语义结构单元列表；基于语义结构单元列表，建立语义结构单元相似性区分模型；依次对语义结构单元中的表型概念和属性集合进行比对，基于语义结构单元相似性区分模型，根据表型概念和属性集合的结果综合判断完整语义结构单元的相似类别，得到关键医学信息比对结果。本发明不仅在技术上有效填补了医学文本关键医学信息比对技术的空白，还将能有效地提高临床专家比对医学文本的效率。
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