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公开(公告)号：CN118428351A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410877470.X
申请日：2024-07-02
申请人： 北京惠每云科技有限公司
IPC分类号： G06F40/226 , G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22
摘要： 本发明涉及提取prompt上下文提示的方法及装置，该方法包括：获取样本数据，基于样本数据构造训练数据集和验证数据集，使用输入指令调用大模型获取样本数据的样本预测结果。在提示对话框示例列表为空列表时，使用输入指令调用大模型预测训练样本结果。以及在提示对话框示例列表为非空列表时，使用拼接指令调用大模型预测训练样本结果，并筛选出训练样本结果中未预测正确的错误样本数据，拼接指令为提示对话框指令与输入指令进行拼接得到的。遍历提示对话框示例列表，并调用相似度算法计算错误样本数据与提示对话框示例之间的相似度，以获取prompt提示样本，prompt提示样本为相似度最低的错误样本数据。
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公开(公告)号：CN117995429B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410406586.5
申请日：2024-04-07
申请人： 北京惠每云科技有限公司
IPC分类号： G16H70/00
摘要： 本发明涉及医疗规则计算方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取医疗计算规则，并调用类SQL语义组织算法对医疗计算规则进行处理，得到一个或多个计算节点组成的DAG计算图。将每个计算节点转化为不同类型的类SQL语义组织算法的语义操作，以构建规则计算引擎。将当前医疗文本数据发送至规则计算引擎，以调用规则计算引擎将当前医疗文本数据复制给起始计算节点，形成相应的可计算节点列表。通过规则计算引擎对可计算节点列表中的每个计算节点进行计算，并将计算结果下发至下游节点列表，以将下游节点列表写入候选列表。在候选列表中的下游节点列表与上游节点列表数量一致时，将候选列表写入可计算节点列表，并对候选列表中每个计算节点进行计算。
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公开(公告)号：CN117995427B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410406779.0
申请日：2024-04-07
申请人： 北京惠每云科技有限公司
IPC分类号： G16H50/70 , G06F16/332 , G06F16/36
摘要： 本发明涉及医疗知识库构建方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取医学文本数据，根据医学场景对提示对话框优化，以构建Prompt模板库。对医学文本数据进行段落切分，得到第一段落，从Prompt模板库中获取与第一段落医学场景对应的第一Prompt模板构建第一提示对话框。调用大语言模型对第一提示对话框处理输出第一段落的第一文本数据。构建医学文本数据的标量库和向量库，通过检索召回与第一文本数据相似度超过第一阈值的第二段落。从Prompt模板库提取与第二段落的医学场景相对应的第二Prompt模板，根据第二Prompt模板构建第二提示对话框作为大语言模型的输入，输出第二段落与第一段落的答案文本。
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公开(公告)号：CN117993391B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410406655.2
申请日：2024-04-07
申请人： 北京惠每云科技有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G16H50/70
摘要： 本发明涉及一种医学命名实体识别和临床术语标准化方法及装置，该方法包括：获取具有标注的命名实体识别数据和具有标注的临床术语标准化数据，并将命名实体识别数据和临床术语标准化数据转化为问答对形式的生成式数据格式，得到训练数据。通过训练数据对大语言模型进行参数微调，并在大语言模型的输出数据达到设定预期时，对微调后的大语言模型进行部署。获取当前病历文本，并将当前病历文本作为微调后的大语言模型的输入，以输出当前病历文本中的实体以及实体对应的标准化术语。该方法将医学命名实体识别和临床术语标准化任务，合并成一个自然语言生成（NLG）任务，使得模型预测效果较好，并降低了模型训练、部署以及维护复杂程度。
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公开(公告)号：CN116721763B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202310980907.8
申请日：2023-08-07
申请人： 北京惠每云科技有限公司
摘要： 本申请提供了一种疾病诊断结果的解析方法及装置，基于就诊患者的唯一就诊编码，获取就诊患者的诊断病历文本；利用自然语言处理技术，对所述诊断病历文本进行标注化处理，从诊断病历文本中抽取病历文本信息；基于就诊患者的就诊详情，从已存储的规则解析语法树中确定出用于对就诊患者存在的就诊疾病类型的诊断结果进行解析的目标诊断语法树；将病历文本信息注入目标诊断语法树，确定在目标诊断语法树的每个诊断子层下的子诊断结果；基于每个诊断子层下的子诊断结果，确定就诊患者的疾病诊断结果。这样，利用已配置的医疗规则的规则解析语法树，实现诊断结果的确定，可以提高诊断结果的决策效率，减少医疗人员的工作量，提高医疗人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN117789965B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410201771.0
申请日：2024-02-23
申请人： 北京惠每云科技有限公司
IPC分类号： G16H40/67 , G16H40/20 , G16H50/30 , G16H50/50 , G16H80/00 , G16H10/60 , G16H15/00 , G16H30/20 , G06N3/044 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种基于数字孪生的静脉血栓防治仿真评估方法及系统，该方法包括：获取患者所在医院的患者数字信息，并基于患者数字信息建立与实际诊疗过程之间的数字孪生模型。根据患者所在具体科室的病情信息对所述患者数字信息进行分类，以生成患者记录数据，患者记录数据与患者所在具体科室和病情信息具有对应关系。获取患者评估任务，并将患者评估任务分配至其他医院中工作状态或工作参数符合预设要求的终端，以对患者评估任务的所有决策路径进行预测。实时获取医生在执行风险评估和治疗后的实时患者数字信息，并根据实时患者数字信息对患者记录数据进行更新，同时通过数字孪生技术在数字孪生模型中建立与终端对应的患者对象。
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公开(公告)号：CN118039138A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410439397.8
申请日：2024-04-12
申请人： 北京惠每云科技有限公司 , 杭州惠每医疗科技有限公司
IPC分类号： G16H50/20 , G06F16/332
摘要： 本发明涉及基于大模型的可控路径预问诊方法及装置，包括：获取患者身份信息、患者主诉信息以及患者主诉信息对应的主诉症状Prompt模板，构建主诉症状提示对话框，作为大模型的输入，输出患者症状列表。将患者症状列表中的症状匹配至相应的问诊路径，获取问诊Prompt模板，构建问诊提示对话框，作为大模型的输入，生成相应的问题文本。获取患者对问题文本的回复信息以及回复信息对应的回复症状Prompt模板，构建回复症状提示对话框。将回复症状提示对话框作为大模型的输入，输出回复症状，在回复症状为新症状时，将回复症状匹配至新的问诊路径。获取预问诊报告Prompt模板，作为大模型的输入，生成预问诊报告。
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公开(公告)号：CN117995429A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410406586.5
申请日：2024-04-07
申请人： 北京惠每云科技有限公司
IPC分类号： G16H70/00
摘要： 本发明涉及医疗规则计算方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取医疗计算规则，并调用类SQL语义组织算法对医疗计算规则进行处理，得到一个或多个计算节点组成的DAG计算图。将每个计算节点转化为不同类型的类SQL语义组织算法的语义操作，以构建规则计算引擎。将当前医疗文本数据发送至规则计算引擎，以调用规则计算引擎将当前医疗文本数据复制给起始计算节点，形成相应的可计算节点列表。通过规则计算引擎对可计算节点列表中的每个计算节点进行计算，并将计算结果下发至下游节点列表，以将下游节点列表写入候选列表。在候选列表中的下游节点列表与上游节点列表数量一致时，将候选列表写入可计算节点列表，并对候选列表中每个计算节点进行计算。
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公开(公告)号：CN117995427A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410406779.0
申请日：2024-04-07
申请人： 北京惠每云科技有限公司
IPC分类号： G16H50/70 , G06F16/332 , G06F16/36
摘要： 本发明涉及医疗知识库构建方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取医学文本数据，根据医学场景对提示对话框优化，以构建Prompt模板库。对医学文本数据进行段落切分，得到第一段落，从Prompt模板库中获取与第一段落医学场景对应的第一Prompt模板构建第一提示对话框。调用大语言模型对第一提示对话框处理输出第一段落的第一文本数据。构建医学文本数据的标量库和向量库，通过检索召回与第一文本数据相似度超过第一阈值的第二段落。从Prompt模板库提取与第二段落的医学场景相对应的第二Prompt模板，根据第二Prompt模板构建第二提示对话框作为大语言模型的输入，输出第二段落与第一段落的答案文本。
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公开(公告)号：CN117995393A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410407132.X
申请日：2024-04-07
申请人： 北京惠每云科技有限公司
IPC分类号： G16H50/20 , G06F40/242
摘要： 本发明涉及一种医疗鉴别诊断方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取医疗文本数据，并对医疗文本数据进行筛选，得到大语言模型的中文医疗词典，中文医疗词典用于应用到大语言模型的模型词典中。通过医疗文本数据对大语言模型进行自然语言处理任务的continue预训练，得到医疗大模型。对医疗大模型进行冻结处理，并通过低秩参数对医疗大模型进行微调，以对医疗大模型的下游任务进行对齐，得到医疗鉴别诊断大模型。将当前病历文本作为医疗鉴别诊断大模型的输入，以调用医疗鉴别诊断大模型对当前病历文本进行处理，并输出当前病历文本的鉴别诊断结果。该方法基于大模型使用医疗语料做continue预训练，提高了医疗知识掌握程度和鉴别诊断预测准确度。
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