一种专科医生推荐方法及装置
    11.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113903442A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111212815.2

    申请日:2021-10-19

    IPC分类号: G16H40/20 G16H10/60 G16H50/70

    摘要: 本发明公开了一种专科医生推荐方法,包括:获取病人症状数据、症状与疾病关联数据和医生数据;根据所述病人症状数据、症状与疾病关联数据和医生数据生成病人‑医生数据以及医生知识图谱数据;将所述病人‑医生数据以及医生知识图谱数据分别输入推荐模型;所述推荐模型输出与所述病人匹配的医生。采用上述技术方案方法和装置可以让患者快速、准确地找到合适的医生。

    一种面向医学图像的数据增强方法

    公开(公告)号:CN113436114A

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202110841567.1

    申请日:2021-07-26

    IPC分类号: G06T5/00 G06T7/00 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种面向医学图像的数据增强方法,其特征在于,包括以下步骤:数据的采集与读取;训练医疗预分类模型;获取图像的激活映射图;划分有效激活区域和非有效区域;检测图像中的干扰物并进行标记;对医学图像进行修复。通过上述方式,本发明能够降低医学图像处理对关键诊疗部位的影响,有效降低了诊疗关键信息缺失的可能性;在保证诊疗关键语义信息不被改变的前提下,最大程度的去除了干扰物对数字化诊疗产生的影响。

    一种面向汽车舆情的多标签文本分类系统及方法

    公开(公告)号:CN115062153A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210814925.4

    申请日:2022-07-12

    发明人: 李瑞瑞 于沛 赵伟

    摘要: 本发明提出了一种面向汽车舆情的多标签文本分类系统及方法,涉及汽车舆情智能监测里,方法包括:一种面向汽车舆情的多标签文本分类系统,其特征在于,包括数据预处理模块、数据表示模块、多标签分类模块、标签概率评价模块、显示模块。数据预处理模块用于对汽车舆情信息进行预处理;数据表示模块用于对预处理后的汽车舆情信息进行向量化表示;多标签分类模块用于使用数据集构建多标签分类模型;标签概率评价模块用于根据预测结果进行计算标签预测概率得到最终结果;显示模块用于对多标签结果进行可视化展示。实现了对汽车舆情的多标签分类,并改进了现有方法所需模型构建时间较长的问题,并且模型的编码能力和准确率较现有方法有很大的提高。

    一种面向医学领域的关系抽取方法

    公开(公告)号:CN114048727A

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN202111383236.4

    申请日:2021-11-22

    发明人: 李瑞瑞 于沛 赵伟

    摘要: 公开了一种面向医学领域的关系抽取方法,包括:S1:设置关系抽取模型的超参数;S2:获取待抽取关系的语句;S3:对待抽取关系的语句进行向量化,得到语句向量化结果;S4:将语句向量化结果输入关系抽取模型;S5:得到关系抽取结果。通过上述方式,能够从海量的非结构化文本中抽取出有用的信息并转化成三元组格式,与知识图谱格式相同,为医疗知识图谱补充结构化数据。

    一种针对易混淆运动损伤实体词的识别方法

    公开(公告)号:CN113297851A

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN202110682430.6

    申请日:2021-06-21

    发明人: 李瑞瑞 李爽 赵伟

    摘要: 本发明公开了一种针对易混淆运动损伤实体词的识别方法,基于运动损伤领域的大规模文本语料,训练word2vec语义模型,将所述文本语料切割生成字符向量文本和词汇向量文本,采用自动标注工具标注训练集、验证集和测试集的字符向量文本和词汇向量文本;为所述字符向量文本和词汇向量文本创建编码并计算所述字符向量文本和词汇向量文本的相对位置编码。然后对字符向量文本和词汇向量文本进行第一次鉴别,得到所述字符向量文本和词汇向量文本的预测标签。将预测标签为症状、体征、检查结果和检验结果的实体词归类为待确定组,进行二次鉴别。通过上述方式,本发明能够有效鉴别运动损伤领域中实体词的类别。

    一种面向图数据库的数据管理与检索增强的方法

    公开(公告)号:CN113254725A

    公开(公告)日:2021-08-13

    申请号:CN202110622930.0

    申请日:2021-06-04

    IPC分类号: G06F16/901 G06F16/903

    摘要: 本发明公开了一种面向图数据库的数据管理与检索增强的方法,实现了一个从不同原始数据中抽取知识数据到图数据库中,对多图数据库进行监控到将多个图数据中的数据集成到Elasticsearch统一数据管理,并基于Elasticsearch为应用提供数据服务接口的全流程图数据管理与检索增强的方法,Elasticsearch作为统一数据资源库,分布式的特征保证了数据在存储时可横向灵活扩容,同时因为其具备对海量规模数据的分布式索引与检索的功能,实现了对图数据库的数据集中管理与检索效率提升的目的。

    一种基于产量预测的汽车工厂混流线排产方法

    公开(公告)号:CN112950101A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110520213.7

    申请日:2021-05-13

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q10/04 G06Q50/04

    摘要: 本发明公开了一种基于产量预测的汽车工厂混流线排产方法,通过获取各型号产品历史周期内的需求量;再通过时间序列预测方法预测本批次混流线各型号产品生产数;再建立排产优化模型;再对模型进行求解,得到本批次混流线排产计划;再将排产计划按规则将产品安排至机台。通过上述方式,本发明能够通过基于历史数据的产量预测,对需求量不明确的生产场景,具有良好的适应性,并且排产结果在满足生产效率同时降低生产成本,同时能够通过预生产的方式提升混流线运转效率。

    构建VTE风险评估模型的方法及VTE风险评估方法

    公开(公告)号:CN111968745A

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN202011142307.7

    申请日:2020-10-23

    摘要: 本发明公开了构建VTE风险评估模型的方法及VTE风险评估方法,该方法包括:S1,根据因子模型对电子病历进行数据抽取得到数据集;S2,随机将所述数据集划分成训练集和验证集;S3,将训练集和验证集同时输入到模型池内的各个模型进行训练和验证,并记录各个模型在验证集上的灵敏度、特异度、准确率和AUC;S4,判断模型池内的各个模型的训练次数是否达到设定的迭代次数t,若否则转入S2;S5,选择性能最优的模型作为VTE风险评估模型。通过上述方式,本发明建立了考虑VTE风险因素之间的相互影响的VTE风险评估模型,能够对每位住院患者的个人情况给出VTE风险概率,做到避免出现VTE患者漏诊,提醒医务人员加强监测护理,对减少患者痛苦、降低医疗费用均极具意义。

    一种海量电子病历的大规模医学知识图谱构建方法

    公开(公告)号:CN111816273A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010925515.8

    申请日:2020-09-07

    摘要: 本发明公开了一种海量电子病历的大规模医学知识图谱构建方法,包括根据电子病历所给出的数据标签对电子病历数据源进行划分,得到样本数均衡的子数据源;采用并行的构建方式,为每一个子数据源构建一个对应的子图谱;计算所有子图谱的图谱密度,根据图谱密度进一步对子数据源进行划分,使得所有子图谱的图谱密度均衡;采用并行的方式对子图谱进行融合,直到最后只有一个图谱。通过上述方式,本发明能够大大提高利用海量电子病历构建大规模医学知识图谱的效率。

    一种增强网络预测鲁棒性的方法

    公开(公告)号:CN113240113B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202110623241.1

    申请日:2021-06-04

    摘要: 本发明公开了一种增强网络预测鲁棒性的方法,包括选取深度学习子模型,设置深度学习子模型的训练超参数及损失函数,对深度学习子模型进行初始化,对深度学习子模型进行改进的互学习训练,保存经过训练的增强深度学习子模型,对经过训练的增强深度学习子模型进行性能测试。通过上述方式,本发明能够在数据分布不均衡、数据标注存在错误、数据量不足等导致深度网络模型难以克服认知偏差的情况下,在互学习的过程中就对网络进行引导整合,最终通过所有模型学习到的知识共同做出正确的预测,有效提升模型的准确率。