公开(公告)号：CN111627561A

公开(公告)日：2020-09-04

申请号：CN202010451469.2

申请日：2020-05-25

Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司 ,  科大讯飞股份有限公司

Inventor： 甘露 ,  肖飞 ,  胡加学 ,  赵景鹤 ,  贺志阳

IPC: G16H50/70 ,  G16H70/00 ,  G06F40/126 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种标准症状抽取方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待抽取标准症状的病历文本；提取所述病历文本的病历症状区域特征，并基于所述病历文本的病历症状区域特征和每一标准症状的标准症状特征进行标准症状抽取，得到所述病历文本对应的标准症状抽取结果；其中，所述每一标准症状的标准症状特征是基于知识图谱确定的。本发明实施例提供的标准症状抽取方法、装置、电子设备和存储介质，提高了标准症状抽取的准确性，同时还降低了标准症状抽取结果的离谱率。

公开(公告)号：CN111259111A

公开(公告)日：2020-06-09

申请号：CN202010032543.7

申请日：2020-01-13

Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司

Inventor： 高丽蓉 ,  肖飞 ,  赵景鹤 ,  胡加学 ,  贺志阳 ,  甘露 ,  张正欣

IPC: G06F16/33 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明实施例提供一种基于病历的辅助决策方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定病历文本，以及病历文本的关键信息和/或潜在信息；将病历文本，以及病历文本的关键信息和/或潜在信息输入至语义提取模型，得到语义提取模型输出的病历语义表示；基于病历语义表示进行辅助决策；其中，语义提取模型是基于样本病历语义表示和匹配病历语义表示的相似度训练得到的；样本病历语义表示和匹配病历语义表示是语义提取模型基于样本病历文本、匹配病历文本、样本病历文本的样本关键信息和/或样本潜在信息，以及匹配关键信息和/或匹配潜在信息确定的。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，提高了辅助决策的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN111145913A

公开(公告)日：2020-05-12

申请号：CN201911391777.4

申请日：2019-12-30

Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司

Inventor： 张正欣 ,  胡加学 ,  赵景鹤 ,  肖飞 ,  甘露 ,  高丽蓉

IPC: G16H50/70 ,  G06K9/62

Abstract: 本申请提供了一种基于多重注意力模型的分类方法，将获取的第一向量和第二向量输入预设的分类模型，得到分类模型输出的待分类的对象的分类结果，其中，分类模型中的第一类注意力模块可以建立第一向量与第二向量之间的相关性，得到第一特征向量以及第二特征向量。分类模型中的第二类注意力模块可以建立第一特征向量以及第二特征向量之间的相关性，得到第一分类向量，并基于第一分类向量确定分类结果。综上，本申请的分类方法使用了两种类型的注意力模型，从多个角度建立向量之间的相关性，并以相关性确定分类特征向量，从而实现了知识的重用性和共享性，有利于提高分类结果的准确性。

公开(公告)号：CN114358001A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111356719.5

申请日：2021-11-16

Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司

Inventor： 葛健聪 ,  肖飞 ,  赵景鹤 ,  贺志阳 ,  鹿晓亮

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/237 ,  G06F40/14 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G16H10/60

Abstract: 本申请公开了一种诊断结果的标准化方法及其相关装置、设备和存储介质，该方法包括：基于标准诊断数据库，根据原始诊断结果得到标准诊断结果集；其中，标准诊断结果集包括至少两个标准诊断结果；利用原始诊断结果分别与各标准诊断结果之间的相似度，对标准诊断结果集中的各标准诊断结果进行重排序；其中，相似度至少包括语义相似度和文本相似度。通过上述方式，本申请能够提高标准诊断结果重排序的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN113096756B

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202110454797.2

申请日：2021-04-26

Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司 ,  安徽省立医院

Inventor： 刘聪 ,  沈爱宗 ,  肖飞 ,  叶浩 ,  贺志阳 ,  赵景鹤 ,  胡加学

IPC: G16H10/60 ,  G16H50/00 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明提供一种病情演变分类方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待分析的历史就诊序列；基于所述历史就诊序列中历次就诊信息的变化情况，将所述历史就诊序列划分为多个就诊阶段的阶段就诊序列；基于各个就诊阶段的阶段就诊序列进行病情演变分类，得到所述历史就诊序列对应的病情演变类型。本发明基于历史就诊序列中历次就诊信息的变化情况，将历史就诊序列划分为多个就诊阶段的阶段就诊序列后，基于各个就诊阶段的阶段就诊序列进行病情演变分类，可以提高同一时间段内部以及不同时间段之间的语义表达能力，从而更准确、更全面地获取病情的变化情况，提高病情演变分类的准确性。

公开(公告)号：CN112786198B

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202110179585.8

申请日：2021-02-08

Applicant: 科大讯飞股份有限公司 ,  讯飞医疗科技股份有限公司 ,  安徽省立医院

Inventor： 肖飞 ,  胡加学 ,  赵乾 ,  赵景鹤 ,  宋时德 ,  沈爱宗

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70

Abstract: 本申请公开了一种诊疗信息推荐模型构建方法、诊疗信息推荐方法及装置，先利用样本病情信息、医学知识图谱、候选诊疗信息及其实际推荐得分对诊疗信息推荐模型进行构建，以使构建好的诊疗信息推荐模型具有较好的预测性能；再利用构建好的诊疗信息推荐模型针对目标患者的待推荐病情信息进行诊疗信息推荐，得到目标诊疗信息，以使该目标诊疗信息能够准确地表示出医生在该目标患者的诊疗过程中较大概率选择的诊疗信息。其中，因医学知识图谱全面记录了在医疗过程中可能涉及的所有病情的相关医学知识，使得基于该医学知识图谱训练并使用的诊疗信息推荐模型能够针对目标患者的待推荐病情信息准确地进行诊疗信息推荐，如此有利于提高诊疗准确性。