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公开(公告)号：CN116994687A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311272949.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于反事实对比的临床决策支持模型解释系统，该系统包括用于解读待解释的决策支持模型的模型基础信息的模型解读模块；用于得到反事实状态的患者数据的反事实数据生成模块；用于解释待解释的决策支持模型并给出反事实对比解释的反事实对比解释模块。本发明利用反事实对比的方法，对比患者数据与反事实状态的患者数据在相同临床决策支持模型下的决策差异，获得具有因果解释性的反事实对比解释，解决了传统全局解释方法因果解释性不足的问题。本发明提供患者个体的局部解释的同时还能够提供全局解释，解决了传统局部解释方法全局泛化性差且无法给出全局解释的问题。
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公开(公告)号：CN116525117B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310809676.4
申请日：2023-07-04
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明公开了一种面向数据分布漂移检测与自适应的临床风险预测系统，包括：中心服务器和节点；中心服务器包括第一漂移检测模块和模型聚合模块；节点包括数据采集模块、第二漂移检测模块和模型更新模块；数据采集模块用于获取患者临床诊疗数据；第一漂移检测模块和第二漂移检测模块根据新/旧患者临床诊疗数据集是否来源于同一数据分布判定患者临床诊疗数据分布是否发生了漂移；当患者临床诊疗数据分布发生漂移时，训练本地临床风险预测模型，将其参数上传至中心服务器，对各个模型参数进行聚合，得到更新后的临床风险预测模型，并下发至各节点进行部署；将新患者临床诊疗数据输入至更新后的临床风险预测模型，得到临床风险预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118230978A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410660224.9
申请日：2024-05-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种疾病风险预测方法、系统、电子设备、介质，包括：获取医学知识图谱；根据医学知识图谱从每一个患者的电子病历数据中提取医学实体及其对应的关系从而构建每一个患者对应的电子病历图数据；基于医学知识图谱中的三元组对电子病历图数据进行增强从而获取简化电子病历图数据和扩展电子病历图数据；基于患者的电子病历数据提取患者数值信息表示；基于电子病历图数据提取患者语义信息表示；基于电子病历图数据、简化电子病历图数据、扩展电子病历图数据提取患者结构信息表示；将三者进行拼接得到患者融合表示；将患者融合表示输入至预先训练好的疾病风险预测模型中，得到疾病风险预测结果。
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公开(公告)号：CN116364290B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310644753.5
申请日：2023-06-02
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/30 , G16H10/60 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图对齐的血透表征识别与并发症风险预测系统，包括用于采集和整理血透患者数据的数据准备模块，以及用于血透表征识别与并发症风险预测的血透表征识别模块。本发明采用多视图表征输入方法，获取患者的个体特征数据、用药数据、诊断数据以及检查数据，通过特征提取单元和多视图映射单元构建多种患者视图，提供患者的综合表示。本发明利用不同特征提取单元对不同类型患者数据进行特征提取，保留不同数据的语义信息，并通过构建不同视图的一致性损失项和互补性损失项，挖掘不同视图间潜在的互补性与一致性信息，获取更加完备且不冗余的特征表示，从而提升学习任务的性能。本发明能够为临床预测提供准确、有效的决策支持。
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公开(公告)号：CN115798711B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202211656686.0
申请日：2022-12-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G16H50/50 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于反事实对比学习的慢性肾病诊疗决策支持系统，包括用于采集和预处理慢性肾病患者信息的慢性肾病数据准备模块，以及基于反事实对比学习的慢性肾病诊疗决策支持模块；本发明提出反事实干预模拟方法，利用真实的观察性数据模拟、建模干预过程，解决了慢性肾病诊疗场景中利用观察性数据模拟主动干预的问题；提出反事实对比学习方法，利用慢性肾病并发疾病的真实标签数据，结合反事实干预模拟，解决了反事实样本生成问题。本发明结合风险评价单元、反事实干预模拟单元以及对比学习单元，共同更新编码器、优化风险评价功能，提升慢性肾病诊疗决策支持性能。
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公开(公告)号：CN115798711A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211656686.0
申请日：2022-12-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G16H50/50 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于反事实对比学习的慢性肾病诊疗决策支持系统，包括用于采集和预处理慢性肾病患者信息的慢性肾病数据准备模块，以及基于反事实对比学习的慢性肾病诊疗决策支持模块；本发明提出反事实干预模拟方法，利用真实的观察性数据模拟、建模干预过程，解决了慢性肾病诊疗场景中利用观察性数据模拟主动干预的问题；提出反事实对比学习方法，利用慢性肾病并发疾病的真实标签数据，结合反事实干预模拟，解决了反事实样本生成问题。本发明结合风险评价单元、反事实干预模拟单元以及对比学习单元，共同更新编码器、优化风险评价功能，提升慢性肾病诊疗决策支持性能。
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公开(公告)号：CN114913982A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210838416.5
申请日：2022-07-18
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的终末期肾病并发症风险预测系统，包括终末期肾病数据准备模块，用于利用医院电子信息系统和日常监测设备提取患者的结构化数据，并对所述结构化数据处理得到扩增结构化数据；并发症风险预测模块，用于构建并发症表征学习模型和并发症风险预测模型，将所述扩增结构化数据通过所述并发症表征学习模型训练学习得到并发症表征，并利用所述并发症表征通过所述并发症风险预测模型进行终末期肾病并发症风险预测。本发明基于倾向性得分匹配与SMOTE结合，进行数据扩增和正负样本匹配，以扩增结构化的终末期肾病数据，并解决正负样本不均衡的问题；从多个角度防止特征崩溃现象，获得更好的表征效果，从而提高模型性能。
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