公开(公告)号：CN112466462B

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202011353177.1

申请日：2020-11-26

Applicant: 华侨大学

Inventor： 王华珍 ,  刘晓聪 ,  何霆

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G16H10/20 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F40/242 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于图深度学习的EMR信息关联及演化方法，包括如下步骤：EMR数据预处理：获取EMR数据集，得到EMR的实体词典；EMR图构建：实体词典中的词转换为向量表示，并得到EMR图的向量矩阵以及EMR图的邻接矩阵，组合构成EMR图；EMR图深度学习模型构建：根据得到的EMR数据集对应的所有EMR图，构建出EMR图深度学习模型的输入图数据集，从而进一步获得图深度学习模型F；EMR信息关联及演化：将任意一条EMR数据，喂入图深度学习模型F，构建EMR图的演化序列。本发明提出一种基于图深度学习的EMR信息关联及其演化方法，采用图深度学习方法对电子病历数据进行建模，利用网络关系图可视化技术展示电子病历结构信息的演化过程，实现知识发现和可解释深度学习。

公开(公告)号：CN114860952A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210464244.X

申请日：2022-04-29

Applicant: 华侨大学

Inventor： 王华珍 ,  陈坚 ,  刘晓聪 ,  何霆

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/295 ,  G06F17/18 ,  G06K9/62 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于数据统计和知识指导的图拓扑学习方法及系统，能在有监督下游任务下从文本数据中学习到图拓扑，方法包括：输入文本数据，获取文本数据中的实体作为图拓扑的节点，根据历史文本数据计算节点间的条件概率，构建初始图拓扑的邻接矩阵。其次，基于领域知识图谱构建出每份文本数据的知识注意网络。最后，将初始图拓扑的邻接矩阵输入到DK_Transformer(Data and Knowledge drivenTransformer)模型中，并以知识注意网络为专家知识，联合注意力机制来学习出适应下游任务的图拓扑。本方面能有效解决现有基于文本数据的图拓扑构建方法仅考虑数据统计信息、未充分利用知识和无法适应下游任务等问题。

公开(公告)号：CN112820400B

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202110113829.2

申请日：2021-01-27

Applicant: 华侨大学

Inventor： 王华珍 ,  许泽 ,  刘晓聪 ,  何霆 ,  李弼程 ,  缑锦

IPC: G16H50/20 ,  G06F16/36 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了一种基于医疗知识图谱知识推理的疾病诊断方法、装置及设备，方法包括：获取用户与医疗问答系统的交互内容，并基于所述交互内容获取到用户的用户症状集；根据所述用户症状集，计算所述用户存在事件的第一概率根据所述第一概率计算用户S与di病共现的第二概率根据所述第一概率与第二概率计算用户患di病的第三概率基于动态阈值以及所述第三概率，输出用户的最终疾病诊断结果。本发明既可以作为医生诊断的辅助工具，提高医生的工作效率，也可以用于患者的初步自查，还可以服务于高层次人工智能医疗应用，例如医疗问答系统、医疗辅助诊断、私人人工智能健康助理等。