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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：CN117012375B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311284104.5
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于患者拓扑特征相似性的临床决策支持方法和系统，该方法包括：采集患者的电子健康记录数据；对电子健康记录数据进行预处理，得到标准化的每个患者的诊疗事件；根据每个患者的诊疗事件以及医疗知识图谱构建患者的异构图；通过一阶共有邻居计算患者之间的一阶相似性，通过异构元路径挖掘患者间的高阶相似性，融合两种相似性得到患者间的相似度；对相似度排序得到M个相似度最高的患者，根据该M个患者的电子健康记录数据进行临床分析，得到分析结果为医生设计治疗方案提供指导。本发明不需要专家知识库，可以兼容不同的医疗领域，同时避免了长时间训练和黑盒特性，有利于节省时间成本，有助于增强泛化能力和可解释性。
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公开(公告)号：CN116564535B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202310529197.7
申请日：2023-05-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护下局部图信息交换的中心疾病预测方法，本发明通过构建图中间变量，并在差分隐私保护下完成各个医疗机构图中间变量的交换，从而保证了医疗机构在隐私保护场景下利用其他医疗机构的关系图信息完成本地图神经网络模型的训练，进而提升全局图神经网络模型的预测准确性。本发明还提供了基于隐私保护下局部图信息交换的中心疾病预测装置。
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公开(公告)号：CN117009839B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311267386.8
申请日：2023-09-28
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种基于异构超图神经网络的患者聚类方法和装置，其中，该基于异构超图神经网络的患者聚类方法包括：根据各个对象的电子病历信息，构建与对象对应的异构超图；将目标模型中表示学习模块对应的重构损失函数，以及目标模型中对象聚类模块对应的聚类损失函数作为模型整体损失，对目标模型进行训练，直至目标模型收敛，输出对象聚类模块中的最终聚类结果；其中，在目标模型的训练过程中，基于每次表示学习模块从异构超图中学习到的节点表示矢量，更新对象聚类模块中的聚类结果；节点表示矢量为异构超图中每个对象的就诊记录节点对应的表示矢量。通过本申请，解决了无法获取准确的聚类结果的问题，实现了提高聚类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116759041B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311057070.6
申请日：2023-08-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑诊疗事件关系的医疗时序数据生成方法，包括：基于患者就诊信息获取诊疗事件集合和就诊集合；采用训练好的就诊自编码器模型的编码器、就诊长短期记忆自编码器模型、就诊长短期记忆自编码器模型解码器辅助的生成对抗网络获取重构的就诊嵌入表示，将重构的就诊嵌入表示输入到训练好的就诊自编码器模型的解码器获取重构的就诊多热编码，根据重构的就诊多热编码得到重构的就诊中包含的诊疗事件，最终输出带有时序信息且包含多个诊疗事件的医疗数据。本发明还公开了一种考虑诊疗事件关系的医疗时序数据生成装置。本发明方法可以获取融合时序信息且包含丰富的诊(56)对比文件Bashar, MA等.TAnoGAN: Time SeriesAnomaly Detection with GenerativeAdversarial Networks《.2020 IEEE SYMPOSIUMSERIES ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE(SSCI)》.2021,第1778-1785页.周梦颖;金涛;王瀛;王建民.诊疗活动向量化表示研究.计算机集成制造系统.2019,(第04期),第1010-1016页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116936108A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311209085.X
申请日：2023-09-19
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/30 , G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种面向不平衡数据的疾病预测系统，包括知识图谱构建及关系权重向量计算模块，用于构建医用知识图谱，利用医用知识图谱计算每个概念的关系权重向量；图数据表示模块，用于获取医疗图数据并学习医疗图数据的嵌入表示；图数据增广模块，用于利用GAN模型对医疗图数据中的不平衡数据进行增广，使数据保持平衡；图神经网络训练模块，用于利用增广后的医疗图数据训练第二图神经网络模型；疾病预测模块，用于将患者的图数据输入训练好的第二图神经网络模型中进行疾病预测。本发明利用知识图谱中丰富的关系信息提高生成边的质量；结合对抗生成网络模型，能够生成更真实的图数据样本，提升系统疾病预测效果。
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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：CN116453706A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310701530.8
申请日：2023-06-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H70/20 , G16H50/70 , G16H50/20 , G16H50/50 , G16H50/30 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的血液透析方案制定方法，包括以下步骤：获取包含患者历史血液透析数据和患者临床数据的数据集；构建基于噪声深度Q网络结构的神经网络，所述神经网络包括特征提取模块，动作生成模块和包含奖励机制的预测模块；采用所述数据集对神经网络进行训练，以获得血液透析方案制定模型；将患者的历史病例数据输入至血液透析方案制定模型，以输出包含患者透析时长与频次的血液透析方案决策，为医师制定治疗方案提供指导。本发明还提供了一种血液透析方案制定系统。本发明提供的方法可以结合更多实际情况与患者需求，给予更加合理准确的血液透析方案决策，从而为医师制定医疗方案提供更加具体的指导。
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公开(公告)号：CN116168789B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310456988.1
申请日：2023-04-26
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H10/00 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种多中心医疗数据生成系统，包括医疗数据量权重计算模块、多中心对抗生成网络训练模块和多中心医疗数据生成模块，在各家医疗机构不公开真实数据量的情况下计算各家医疗机构的医疗数据量权重；采用生成器和判别器分离的架构，在计算服务器中构造并训练生成器，在各个医疗机构构造并训练判别器，各家医疗机构仅将带权重的生成器损失发送给计算服务器；计算服务器聚合带权重的生成器损失，更新生成器；利用训练完成的生成器生成多中心合成医疗数据，提供给用户使用。本发明还提供了一种多中心医疗数据生成方法。本发明可以更好的保护患者隐私和数据安全，能够得到更符合真实的多中心医疗数据分布的合成医疗数据。
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