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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
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。
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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN113051373A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110420438.5
申请日：2021-04-19
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G16H80/00
Abstract: 本发明提供一种文本分析方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：确定待分析的疾病描述文本；基于疾病描述文本分别与多个独立来源的医学知识之间的相关性，确定疾病描述文本对应的疾病类型。本发明基于疾病描述文本分别与多个独立来源的医学知识之间的相关性，从而能够融合各个来源的医学知识确定疾病描述文本对应的疾病类型，相较于传统方法中基于端到端模型无法准确识别具有较多口语化表达的疾病描述文本对应的疾病类型，本发明结合疾病描述文本与各个来源的医学知识之间的相关度，能够准确确定疾病描述文本对应的疾病类型，提高疾病类型的识别率。
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公开(公告)号：CN111785386A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010618955.9
申请日：2020-06-30
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
IPC: G16H50/70
Abstract: 本申请公开了一种时间区间段的划分方法、相关设备及可读存储介质，对于待划分时间区间段的症状，可以获取包含该症状的参考病历集合，并基于参考病历集合中各参考病历中记录的该症状的时间属性值，确定该症状划分的时间区间段。基于上述方案，在利用病历中症状进行疾病辅助诊断，利用不同病历中同一症状进行病历相似度计算等场景中，即可利用该症状划分的时间区间段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110413743B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910734867.2
申请日：2019-08-09
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种关键信息抽取方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待抽取关键信息的目标文本，从目标文本中获取关键信息特征序列，根据目标文本和关键信息特征序列，确定具有特定语义和特定结构的目标关键信息。本申请提供的关键信息抽取方法自动化程度高、通用性强、实现简单且抽取的关键信息满足业务需求。
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公开(公告)号：CN112883194A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110367733.9
申请日：2021-04-06
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种症状信息抽取方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取与待抽取症状信息的第一文本中的内容匹配的症状标准词，作为目标医学知识；将目标医学知识融入第一文本中，融入目标医学知识的文本作为第二文本；基于预先建立的症状信息抽取模型对第二文本进行症状信息的抽取，抽取出的症状信息作为第一文本对应的症状信息抽取结果。经由本申请提供的症状信息抽取方法可从待抽取症状信息的病情文本中抽取出标准的症状描述信息。
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公开(公告)号：CN111785369A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010622900.5
申请日：2020-06-30
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种诊断预测方法、相关设备及可读存储介质，基于上述技术方案，对待进行诊断预测的病历，先获取该病历对应的初始诊断预测结果，进一步对初始诊断预测结果中的多个疾病进行分组，得到该病历对应的最终诊断结果。由于最终诊断结果中包括至少一个分组，每个分组中包括上述多个疾病中的相似至少一个疾病，其相对于初始诊断预测结果来说，分组呈现，使医生对诊断预测结果能够一目了然，因此，最终诊断预测结果相对于初始诊断预测结果，提升了对医生的辅助诊断效果。
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公开(公告)号：CN111710431A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010553565.8
申请日：2020-06-17
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
IPC: G16H50/70 , G06F40/247 , G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本申请提出一种识别同义诊断名称的方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：从病历集合中提取得到患者病历序列；其中，每个患者病历序列由同一患者的病历构成；每个患者病历序列中的诊断名称为非目标诊断名称的病历，与其中的任一诊断名称为目标诊断名称的病历的症状词相同，并且诊断名称为所述目标诊断名称的病历的占比不小于预设阈值；对于各个患者病历序列中的每个非目标诊断名称，至少根据该非目标诊断名称对应的数量参数，判断该非目标诊断名称是否为所述目标诊断名称的同义诊断名称。上述方法能够实现从病历集合中，自动识别出与目标诊断名称同义的诊断名称。
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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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