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公开(公告)号：CN117174300A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310505812.0
申请日：2023-05-05
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/30 , G16H20/70 , G06F16/34 , G06F16/332 , G06F40/186
Abstract: 本申请公开了一种心理干预的推荐方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先对目标用户输入的目标文本进行分析处理，得到目标用户的心理问题和关键原因，然后构建用于确定下轮与目标用户交互的回复信息的模板文本；并确定下轮与目标用户交互的回复文本；接着将目标用户反馈的文本重新作为目标文本，重复执行对目标文本进行分析处理以及后续步骤，直到达到预设交互轮次，并对此时目标用户输入的历史目标文本进行摘要总结处理；进而根据此时目标用户的心理问题和关键原因以及摘要总结信息，构建用于推荐心理干预资源的推荐模板文本；并根据推荐模板文本，生成向目标用户推荐的心理干预资源。从而能够有效提高干预资源的推荐准确度。
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公开(公告)号：CN117033568A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310506103.4
申请日：2023-05-05
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/31 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06F40/186 , G16H50/30 , G16H50/20
Abstract: 本申请公开了一种医学数据指标解读方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先提取目标用户输入的待解读的目标问题文本的医学概念和实体信息，然后基于目标问题文本中医学概念和实体信息，利用预设规则引擎和弱分类器，构建目标问题文本对应的候选子图；接着根据候选子图，构建提示解读的模板文本；进而可以根据该提示解读的模板文本，确定目标问题文本对应的指标解读结果。这样，通过先提取目标问题文本中的医学概念和实体信息，再构建候选子图来显式的建立多组指标之间的依赖关系，并融合了预设规则引擎和弱分类器的辅助推理结果进行医学数据指标解读，从而能够大幅度减少大模型的指标解读难度，提高了对于医学数据指标的解读准确度。
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公开(公告)号：CN116936098A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310920851.7
申请日：2023-07-24
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种心理评估方法、装置、设备及存储介质，本申请获取受测者的多模态交互信息，其中包括文本模态的交互信息，以及其它非文本模态的交互信息，如语音模态、视频模态的交互信息，本申请还配置了多模态知识图谱，多模态知识图谱中至少部分节点包含两种以上模态的心理学知识信息，通过多模态知识图谱可以丰富对心理学知识的表示，进一步对获取的受测者的多模态交互信息中每一种模态的交互信息进行编码及特征融合，得到融合后多模态特征，获取多模态知识图谱的表示特征，基于融合后多模态特征和多模态知识图谱的表示特征进行交互式推理，可以得到受测者的心理状态的评估结果，提升了心理评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116631573A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310918210.8
申请日：2023-07-25
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种处方用药审核方法、装置、设备及存储介质，本申请预先配置了药品知识库用于存储医学领域药品相关知识信息，对于待审核的病例‑处方数据，在知识库中检索相关的药品知识集合，进而调用第一生成式语言模型对药品知识集合进行处理，得到处理后药品知识集合，之后调用第二生成式语言模型，基于该病例‑处方数据及处理后药品知识集合，生成处方用药审核结果。本申请可以充分借助生成式语言模型的文本生成和推理能力，实现对药品知识集合的精简及整合，之后可以基于整合后药品知识集合推理病例‑处方数据中的用药合理性。审核结果可以提供给医生供参考，提高了用药审核速度及质量，同时节省了专业医生的人力、降低了专业医生的负担。
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公开(公告)号：CN116313120A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211730762.8
申请日：2022-12-30
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G06F40/242 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 本申请提出一种模型预训练方法、医学应用任务处理方法及其相关装置，模型预训练方法包括：基于预先构建的医学知识库，构建训练样本，医学知识库包括：医学字典、电子病历、医学知识图谱和医学考题中的至少一种；利用训练样本，对医学应用模型进行医学知识预测训练，得到预训练的医学应用模型，以便将医学知识库对应的医学知识融入到医学应用模型中。采用本申请的技术方案，可以将医学知识库中的医学知识融入到医学应用模型中，能够提高医学应用模型对医学文本的语言处理准确率，从而提高基于该医学应用模型的医疗领域任务的执行准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116030931A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211677818.8
申请日：2022-12-26
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提出一种用药推荐方法、装置、电子设备和存储介质，能够获取推荐对象的患者画像信息，其中，推荐对象的患者画像信息包括推荐对象当前的病情诊断结果和用药信息。然后，确定用药信息是否符合推荐对象的病情诊断结果的用药需求，如果用药信息不符合推荐对象的病情诊断结果的用药需求，则基于预先设置的药品知识库，生成符合推荐对象的病情诊断结果的用药需求的目标用药信息。实现了基于病患的当前的病情诊断结果和用药信息自动推荐符合病患的病情诊断结果的用药需求的药品，提高了药品选择效率，有效缓解医疗资源紧张的局面。
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公开(公告)号：CN113806505B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111055523.2
申请日：2021-09-09
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F40/35 , G10L15/22 , G10L15/26
Abstract: 本发明提供一种要素比对方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定音频交互产生的各方的音频；对各方的音频进行语音转写，得到交互转写文本；基于交互转写文本的语义，对交互转写文本进行要素抽取，得到音频交互的交互要素；基于交互要素进行要素比对。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，对各方的音频语音转写得到交互转写文本，并基于交互转写文本的语义进行要素抽取，具有良好的泛化能力，能够满足各种场景下的要素抽取需求，且充分应用了音频交互的上下文，能够保证复杂场景下要素抽取的可靠性和准确性。由此进行要素比对，有助于及时发现音频交互中存在的错误，进行快速阻断提醒，从而提升音频交互质量。
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公开(公告)号：CN117688144A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311389581.8
申请日：2023-10-24
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G16H80/00
Abstract: 本申请公开了一种数据构建方法、模型训练方法、答案确定方法及相关装置，该方法包括：获取样本医学问题；基于样本医学问题，构建关于样本医学问题的正样本知识数据，以及，构建关于样本医学问题的负样本知识数据；其中，正样本知识数据为对回答样本医学问题有帮助的第一医学知识数据，负样本知识数据为对回答样本医学问题无帮助的第二医学知识数据，正样本知识数据和负样本知识数据用于对经预训练的语言大模型进行微调，经微调后的语言大模型能够生成对应于输入的医学问题的答案。通过上述方式，本申请能够构建高质量的用于微调语言大模型的样本数据。
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公开(公告)号：CN111160041B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN201911403995.5
申请日：2019-12-30
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种语义理解方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待理解文本，以及待理解文本的关键信息；基于关键信息，以及预设知识图谱，确定若干条候选语义路径；将待理解文本以及每一候选语义路径输入至路径相关度模型，得到路径相关度模型输出的待理解文本与每一候选语义路径的相关度；其中，路径相关度模型是基于样本文本、样本文本的样本候选语义路径，以及每一样本候选语义路径的相关标记训练得到的；基于待理解文本与每一候选语义路径的相关度，确定待理解文本的文本语义路径。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，能够深层次挖掘待理解文本的语义，提高语义理解精度。
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公开(公告)号：CN113642334B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110920122.2
申请日：2021-08-11
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F40/35 , G10L15/26 , G06Q30/015
Abstract: 本发明提供一种意图识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待识别文本；对所述待识别文本进行片段划分，得到多个文本片段；对各个文本片段以及各个文本片段组合分别进行意图识别，得到所述待识别文本的意图识别结果；所述文本片段组合是多个连续文本片段的组合。本发明通过对待识别文本进行片段划分，使得每个文本片段仅表达一个意图，随后对各个文本片段以及各个文本片段组合分别进行意图识别，实现对每个可能完整表达一个意图的文本单位进行单独的意图识别，提高了意图识别的准确性和全面性，且克服了关键词模型存在的关键词难以枚举、泛化能力较差的缺陷，提高了文本语义分析的准确性。
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