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公开(公告)号：CN115458128A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211402737.7
申请日：2022-11-10
Applicant: 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC: G16H30/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于关键点生成数字人体影像的方法、装置及设备，该方法包括：获取生物人图像；将生物人图像输入至预先训练好的骨骼关键点生成模块，得到骨骼关键点，根据骨骼关键点得到骨骼矩阵；将生物人图像输入至预先训练好的皮肤生成模块，根据骨骼关键点得到皮肤矩阵；将骨骼矩阵和皮肤矩阵输入到普通数字人生成模块，得到普通数字人影像；获取对应生物人图像的器官病灶影像，通过器官病灶点云转化模块根据器官病灶影像得到器官病灶点云矩阵；通过预设合成网络将器官病灶点云矩阵和普通数字人影像进行融合，得到医学数字人影像。解决了如何针对不同的生物人，生成对应其形态特征的电子数字人的技术问题。
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公开(公告)号：CN115147420B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211076138.0
申请日：2022-09-05
Applicant: 北方健康医疗大数据科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种切片间相关度检测模型训练方法、检测方法和电子设备，涉及图像处理技术领域，解决了采用人工评估切片间相关度准确度较低的问题。该方法包括：获取多个切片样本序列、以及各切片样本序列对应的相关度标签序列；并将多个切片样本序列输入至初始切片间相关度检测模型中，得到各切片样本序列对应的预测相关度序列；再根据各切片样本序列对应的相关度标签序列和预测相关度序列，对初始切片间相关度检测模型的模型参数进行更新，这样采用深度学习算法训练得到的切片间相关度检测模型，可以准确地检测出切片之间的相关度，提高了相关度检测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN115295134A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211207117.8
申请日：2022-09-30
Applicant: 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC: G16H40/20 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F40/279 , G06Q10/06
Abstract: 本发明提供一种医学模型评价方法、装置和电子设备，涉及数据处理技术领域，该医学模型评价方法包括：获取至少一个医学文本标注数据集，并对至少一个医学文本标注数据集进行特征分析，得到特征信息；获取待训练医学模型，并基于至少一个医学文本标注数据集对待训练医学模型进行训练，得到目标医学模型；获取医学文本测试数据集，并基于医学文本测试数据集对目标医学模型进行测试，得到目标医学模型的评价指标；基于特征信息和评价指标生成医学模型评价报告，并输出医学模型评价报告。本发明提供的技术方案可以对医学模型进行影响医学模型性能的分析和评价，有助于提升医学模型的性能。
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公开(公告)号：CN114253922A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111566689.0
申请日：2021-12-20
Applicant: 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC: G06F16/176 , G06F16/11
Abstract: 本发明实施例公开了一种资源目录管理方法、资源管理方法、装置、设备及介质。该资源目录管理方法包括：获取初始数据资源管理标准，并基于业务场景和所述初始数据资源管理标准生成所述业务场景的业务数据管理标准；其中，所述业务数据管理标准包括目录管理标准；根据所述目录管理标准生成所述业务场景的数据资源标准目录，并将所述数据资源标准目录进行发布，以使数据中台基于接收到的数据资源标准目录对所述数据中台中业务场景的业务数据进行管理。通过本发明实施例公开的技术方案，实现了各种业务场景下数据资源目录标准以及对数据资源的有效管理，提高了在各种业务场景下的数据共享开放的效率。
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公开(公告)号：CN113780675A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111114913.2
申请日：2021-09-23
Applicant: 北方健康医疗大数据科技有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种消耗预测方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：获取当前对象的类别以及所述类别对应的算法集，其中，所述当前对象的类别基于各对象的历史消耗数据聚类得到，所述算法集中包括至少两种预测算法；基于所述算法集中的各预测算法分别对所述当前对象的历史消耗数据进行预测处理，得到各预测算法对应的消耗预测结果；基于各所述预测算法的权重对得到的所述消耗预测结果进行数据融合，得到所述当前对象的目标消耗预测结果。本发明实施例的技术方案，解决了现有技术中预测过程工作量巨大且难以自动化运行的问题，实现了消耗预测方法的自适应优化运行，优化了预测结果，提高了预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113393295A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110661423.8
申请日：2021-06-15
Applicant: 北方健康医疗大数据科技有限公司
Inventor： 王瑞琪
Abstract: 本发明实施例公开了一种服务数据的推送方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：当检测到目标用户终端发送的用于请求为目标用户推荐服务的服务请求时，基于服务请求获取目标用户的授权信息；基于授权信息和预先建立的服务特征预测模型，确定目标用户的目标服务特征；基于目标服务特征和授权信息，确定与目标用户对应的目标服务数据，并将目标服务数据推送至目标用户终端。本发明实施例的技术方案，可以节省了工作人员的时间，基于目标服务特征为用户推送服务数据，提高了推送的服务数据的有效性和准确性。
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公开(公告)号：CN119517264A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411439319.4
申请日：2024-10-15
Applicant: 北方健康医疗大数据科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于医疗数据的隐私数据脱敏方法系统及设备，方法包括：对数据库的表头进行全量扫描，得到数据库中包含的字段名；将所述字段名与脱敏标签库中预设的信息标签进行映射，得到数据资产目录；就诊数据被系统调用时，根据被调用就诊数据中各字段数据对应的字段名，通过所述数据资产目录得到所述字段数据对应字段名的对应信息标签，并按预设方法判断每个信息标签对应的字段数据是否需要进行脱敏处理；当所述信息标签对应的字段数据需要进行脱敏处理时，根据预设规则在信息标签对应的脱敏规则库中选取脱敏规则，按所述脱敏规则对该信息标签对应的字段数据进行脱敏处理后，返回给系统。
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公开(公告)号：CN119336638A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411410023.X
申请日：2024-10-10
Applicant: 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC: G06F11/3668 , G06F11/34
Abstract: 本发明实施例提供一种软件系统接口测试方法、系统、电子设备及存储介质，属于软件测试领域。该方法包括：获取软件系统接口文档和需求文档，并使用预先构建好的大模型解析接口文档和需求文档，提取文档关键信息，其中，文档关键信息包括但不限于接口定义、参数信息以及业务逻辑；基于文档关键信息，应用预设测试策略生成测试用例，并根据测试用例生成测试脚本以及生成符合接口参数要求的测试数据；将测试脚本集成到CI/CD流程中，执行测试脚本，获取测试结果，并根据测试结果生成测试报告。通过上述技术方案，可以有效地利用大模型技术实现软件接口自动化测试，提高测试效率和质量，降低测试成本和人为错误。
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公开(公告)号：CN119203989A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411236514.7
申请日：2024-09-04
Applicant: 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC: G06F40/205 , G06F40/151 , G06F40/258 , G06V30/19
Abstract: 本发明实施例提供一种PDF文件解析方法、系统、电子设备及存储介质，属于文档解析领域。该方法包括：读取待解析的PDF文件，并识别为markdown格式的文件得到包含PDF内容的第一文件记为markdown_content；利用开源ocr方式识别PDF文件，得到包含PDF内容的第二文件记为ocr_content；利用其对markdown_content进行文字校验，并根据标签的位置，将校验后的文件还原为markdown格式的文件；提取文件的标题和内容。通过将PDF文件进行格式转换，使得文档更易于编辑，最后保留了原PDF文档中的结构和格式信息，使得转换后的Markdown文件在格式上更加接近原文档。
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公开(公告)号：CN119153009A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411612509.1
申请日：2024-11-13
Applicant: 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种专病数据库的质量检测方法、系统、设备及存储介质，属于数据质量检测技术领域，方法包括获取待检测的专病数据库的字段类型；构造若干个用于得到字段结果的问题并将其构建成prompt题库；读取专病数据库中的字段结果，并获取该字段结果的原始医学文本，部分作为训练文本数据；获取训练文本数据的字段结果，得到目标答案；将训练文本数据、目标答案和问题输入到质量检测模型中，得到训练好的质量检测模型；将原始医学文本数据和问题输入到训练好的质量检测模型中，质量检测模型输出字段结果，将该字段结果与专病数据库中的字段结果的一致性进行判断。通过质量检测模型对专病数据库进行质量检查，减少了人力的耗费。
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