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公开(公告)号：CN116936098A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310920851.7
申请日：2023-07-24
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种心理评估方法、装置、设备及存储介质，本申请获取受测者的多模态交互信息，其中包括文本模态的交互信息，以及其它非文本模态的交互信息，如语音模态、视频模态的交互信息，本申请还配置了多模态知识图谱，多模态知识图谱中至少部分节点包含两种以上模态的心理学知识信息，通过多模态知识图谱可以丰富对心理学知识的表示，进一步对获取的受测者的多模态交互信息中每一种模态的交互信息进行编码及特征融合，得到融合后多模态特征，获取多模态知识图谱的表示特征，基于融合后多模态特征和多模态知识图谱的表示特征进行交互式推理，可以得到受测者的心理状态的评估结果，提升了心理评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116631573A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310918210.8
申请日：2023-07-25
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种处方用药审核方法、装置、设备及存储介质，本申请预先配置了药品知识库用于存储医学领域药品相关知识信息，对于待审核的病例‑处方数据，在知识库中检索相关的药品知识集合，进而调用第一生成式语言模型对药品知识集合进行处理，得到处理后药品知识集合，之后调用第二生成式语言模型，基于该病例‑处方数据及处理后药品知识集合，生成处方用药审核结果。本申请可以充分借助生成式语言模型的文本生成和推理能力，实现对药品知识集合的精简及整合，之后可以基于整合后药品知识集合推理病例‑处方数据中的用药合理性。审核结果可以提供给医生供参考，提高了用药审核速度及质量，同时节省了专业医生的人力、降低了专业医生的负担。
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公开(公告)号：CN116313120A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211730762.8
申请日：2022-12-30
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G06F40/242 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 本申请提出一种模型预训练方法、医学应用任务处理方法及其相关装置，模型预训练方法包括：基于预先构建的医学知识库，构建训练样本，医学知识库包括：医学字典、电子病历、医学知识图谱和医学考题中的至少一种；利用训练样本，对医学应用模型进行医学知识预测训练，得到预训练的医学应用模型，以便将医学知识库对应的医学知识融入到医学应用模型中。采用本申请的技术方案，可以将医学知识库中的医学知识融入到医学应用模型中，能够提高医学应用模型对医学文本的语言处理准确率，从而提高基于该医学应用模型的医疗领域任务的执行准确率。
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公开(公告)号：CN116030931A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211677818.8
申请日：2022-12-26
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提出一种用药推荐方法、装置、电子设备和存储介质，能够获取推荐对象的患者画像信息，其中，推荐对象的患者画像信息包括推荐对象当前的病情诊断结果和用药信息。然后，确定用药信息是否符合推荐对象的病情诊断结果的用药需求，如果用药信息不符合推荐对象的病情诊断结果的用药需求，则基于预先设置的药品知识库，生成符合推荐对象的病情诊断结果的用药需求的目标用药信息。实现了基于病患的当前的病情诊断结果和用药信息自动推荐符合病患的病情诊断结果的用药需求的药品，提高了药品选择效率，有效缓解医疗资源紧张的局面。
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公开(公告)号：CN119920439A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411940350.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种诊断推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品，该诊断推荐方法包括：确定患者所在地区对应的目标特有诊断；其中，目标特有诊断是指患者所在地区中与其他地区具有区分度的历史诊断；确定和患者的待诊断病历相似的目标历史病历，并获取目标历史病历对应的目标历史诊断；基于目标历史诊断和目标特有诊断，确定候选诊断；基于候选诊断，确定待诊断病历对应的诊断推荐结果。本申请能够提升诊断推荐的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119849572A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411883600.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N5/022 , G06F16/38 , G06F16/58
Abstract: 本发明提供一种跨模态哈希检索模型的训练方法、跨模态哈希检索方法、装置和设备，包括：获取至少一个包括样本影像数据和样本诊断文本的训练样本对；确定各样本影像数据的第一类哈希实值特征，并确定各样本诊断文本的第二类哈希实值特征；基于知识图谱中的参考诊断标签，确定所有训练样本对的诊断标签集中诊断标签之间的邻接矩阵；针对各训练样本对，基于邻接矩阵和训练样本对，确定训练样本对对应的第三类哈希实值特征；基于各第一类哈希实值特征、各第二类哈希实值特征、以及各第三类哈希实值特征，对初始跨模态哈希检索模型进行训练，得到跨模态哈希检索模型。本发明可以提高跨模态哈希检索模型的准确性。
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公开(公告)号：CN119742046A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202311272896.4
申请日：2023-09-27
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H20/10 , G16H40/67 , G16H20/60 , G16H20/30 , G06N5/04 , G06F16/3329 , G16H10/60 , G16H15/00 , G06F21/57 , G06F21/62 , G06N3/045
Abstract: 本申请公开了一种基于医疗大模型的患者服务方法及装置、设备和存储介质，其中，基于医疗大模型的患者服务方法包括：获取目标患者在目标服务场景下的服务请求数据；其中，目标服务场景为以下医疗服务场景中任一者：诊前指导、诊中指引、诊后康复、健康问答、用药指导、疾病预防、便民服务；将服务请求数据输入至医疗大模型进行分析，并获取在目标服务场景下医疗大模型为目标患者提供的医疗服务建议。上述方案，能够自动为患者提供医疗服务建议，避免医护人员紧张，无法及时为患者提供医疗服务。
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公开(公告)号：CN119739824A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411754102.2
申请日：2024-12-02
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F40/30 , G06F40/186 , G06N3/045 , G06F16/353
Abstract: 本发明提供一种状态评估方法、装置、设备及介质，其中方法包括：接收用户对于当前轮次的评估问题的回复；基于评估问题所在的场景、回复，以及用户在状态评估中的历史对话，确定对话跳转策略和用户在场景下的情绪意图；基于对话跳转策略，从各候选对话模型中确定目标对话模型，并基于目标对话模型，生成下一轮次的评估问题，并返回接收用户对于下一轮次的评估问题的回复，直至交互结束；基于用户在各轮次的评估问题所在场景下的情绪意图，进行状态评估。本发明提供的状态评估方法、装置、设备及介质，通过对话跳转策略实现对话模式的灵活切换，提升了对话的自然流畅度，使用户在互动中获得更贴心的体验。
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公开(公告)号：CN119516571A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411403453.9
申请日：2024-10-09
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06V30/414 , G06V30/416 , G06V30/19
Abstract: 本申请公开了一种文档图像识别方法及相关装置、设备和存储介质，其中，文档图像识别方法包括：基于文档图像进行图像分割，得到文档图像中各个文档块；其中，文档块所属种类至少包括文本；对所属种类为文本的各个文档块依次执行如下步骤：选择文档块，作为当前块，并基于目标行文顺序，选择当前块之外所属种类为文本的文档块作为参考块，以及基于当前块的初始识别文本和各个参考块的初始识别文本，确定应该接续于当前块的参考块；其中，以当前块为起点连接任一参考块符合目标行文顺序；至少基于所属种类为文本的各个文档块之间连接顺序和初始识别文本，得到文档图像的识别文档。上述方案，能够在文档图像识别过程中提升文本顺序的准确性。
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公开(公告)号：CN118942604A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410849753.3
申请日：2024-06-27
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种用户画像构建方法、系统以及相关装置，该方法包括：获取包括多种基础类别的医疗画像体系，从与用户相关的多模态数据中提取与每种基础类别相匹配的基础画像数据；基于用户在医疗画像体系下的每种基础画像数据，确定用户的医疗评估数据，利用用户的所有基础画像数据和医疗评估数据，构建用户在医疗画像体系下的用户画像。上述方案，能够提高用户画像构建的准确性。
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