-
公开(公告)号：CN104915561B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201510319351.3
申请日：2015-06-11
Applicant: 万达信息股份有限公司 , 上海卫生信息工程技术研究中心有限公司
Abstract: 本发明提供了一种疾病特征智能匹配方法。本发明利用患者的体征和检验检查数据来构建疾病特征的智能匹配模型，用于辅助诊断和治疗方案推荐。本发明的有益效果是，与传统的基于关键词搜索的方法不同，本发明所涉及的疾病特征的智能匹配方法和系统，能根据患者体征和检验检查指标信息诊断病情，同时获取相应治疗方案推荐，为医生的诊治提供参考，同时提高诊治的效率。
-
公开(公告)号：CN104809335B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201510170135.7
申请日：2015-04-10
Applicant: 上海卫生信息工程技术研究中心有限公司 , 万达信息股份有限公司
IPC: G16H50/70
Abstract: 本发明通过对门诊量数据与气象变化和环境污染数据的关联情况进行分析，构建基于非参数泊松回归模型的环境变化对疾病发病率的影响程度的定量分析模型，并在此基础上构建基于支持向量回归机的环境变化对门诊量影响的预测模型，对医院各科室的每周门诊量进行预测。使患者能够提前规避致病的不良气象条件和环境污染因素的影响，合理的安排日常活动；医院能够针对高发疾病合理配置各个科室的医疗资源和人手；公共卫生部门能够提前做好应急准备等，对特定人群进行提前干预，从而减少疾病的发病率，提高人类生活质量。
-
公开(公告)号：CN104809335A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510170135.7
申请日：2015-04-10
Applicant: 上海卫生信息工程技术研究中心有限公司 , 万达信息股份有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明通过对门诊量数据与气象变化和环境污染数据的关联情况进行分析，构建基于非参数泊松回归模型的环境变化对疾病发病率的影响程度的定量分析模型，并在此基础上构建基于支持向量回归机的环境变化对门诊量影响的预测模型，对医院各科室的每周门诊量进行预测。使患者能够提前规避致病的不良气象条件和环境污染因素的影响，合理的安排日常活动；医院能够针对高发疾病合理配置各个科室的医疗资源和人手；公共卫生部门能够提前做好应急准备等，对特定人群进行提前干预，从而减少疾病的发病率，提高人类生活质量。
-
公开(公告)号：CN104915561A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510319351.3
申请日：2015-06-11
Applicant: 万达信息股份有限公司 , 上海卫生信息工程技术研究中心有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种疾病特征智能匹配方法。本发明利用患者的体征和检验检查数据来构建疾病特征的智能匹配模型，用于辅助诊断和治疗方案推荐。本发明的有益效果是，与传统的基于关键词搜索的方法不同，本发明所涉及的疾病特征的智能匹配方法和系统，能根据患者体征和检验检查指标信息诊断病情，同时获取相应治疗方案推荐，为医生的诊治提供参考，同时提高诊治的效率。
-
公开(公告)号：CN104915560A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510318838.X
申请日：2015-06-11
Applicant: 万达信息股份有限公司 , 上海卫生信息工程技术研究中心有限公司
Abstract: 本发明在研究过程中针对医疗数据的复杂性和不确定性，以及能迅速的为临床医生提供辅助决策支持，基于此，本发明以医疗机构的电子病历为基础，以实现对患者采用不同治疗方案中最优治疗方案为目的的研究。以住院的高血压患者为背景，通过提取患者住院期间的个人信息、体征信息和检验检查指标等特征信息，采用FCM模糊聚类分析方法对患者的病症特征进行模糊划分，获得聚类结果，并在此基础上构建基于减法聚类FCM算法的广义神经网络模型，对模糊聚类的结果进行网络训练，并将训练结果反馈到电子病历中，并针对新患者在接受临床路径时可能产生的治疗效果和治疗费用等进行预测，从而实现优化临床路径决策的目的。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104392085A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410452228.4
申请日：2014-09-05
Applicant: 上海卫生信息工程技术研究中心有限公司 , 万达信息股份有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种基于核主成分TOPSIS的药物效果评价方法。其特征在于基于医院已有的信息化系统，通过对患者的检验检查指标表中特定的药物关联指标进行分析，以患者在使用药物之后的指标变化情况为出发点，采用核主成分TOPSIS方法构建患者用药疗效的评价指标体系，通过加权核主成分分析法与逼近理想排序法实现对药物疗效的评价。通过本方法可以建立药物疗效的评价和体系和系统，帮助临床医生进行用药效果的评价，调整用药方案，提高医疗服务水平。
-
公开(公告)号：CN119811575A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411850523.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 万达信息股份有限公司 , 蛮牛健康管理服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型实现跨机构体检报告检查项标准化方法。本发明通过大语言模型对不同机构的体检报告中的检查项名称进行推理判断，实现对不同来源的医疗文本数据的有效理解和标准化映射。最终，本发明能够实现不同医院机构的同一指标名称的统一，不局限于知识库范围和对编码的依赖，通过大语言模型代替部分人工，节省人工成本。
-
公开(公告)号：CN111986148B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202010679683.3
申请日：2020-07-15
Applicant: 万达信息股份有限公司 , 上海复高计算机科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06T7/90 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
-
公开(公告)号：CN111524570B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202010371381.X
申请日：2020-05-06
Applicant: 万达信息股份有限公司 , 上海市公共卫生临床中心
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的超声随访患者筛选方法。由于深度学习技术的快速发展，利用自然语言处理技术和深度学习技术成为了分析医疗文本的重要手段，是替代人工筛查文本的有效途径。本发明通过JIEBA分词工具对文本内容进行分词，并采用TF‑IDF方法和Word2Vec算法分别构建词向量，进一步利用卡方检验方法对特征向量进行选择。分类模型选择XGBoost、Lightgbm和CNN对特征数据进行训练建模，实现了对超声检查随访列表的自动筛选。(56)对比文件王根生;黄学坚.基于Word2vec和改进型TF-IDF的卷积神经网络文本分类模型.小型微型计算机系统.2019,(第05期),全文.常炳国;刘清星.基于深度学习的慢性肝病CT报告相似度分析.计算机应用与软件.2018,(第08期),全文.丁尚伟;谢玉环;陈俊君;陈沛芬;何志忠;罗海波.数字化病例随访系统在超声医师规范化培训中的应用.南方医学教育.2018,(第01期),全文.
-
公开(公告)号：CN110060773B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201910322584.7
申请日：2019-04-22
Applicant: 东华大学 , 万达信息股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于双向LSTM的阿尔茨海默症病情发展预测系统，其特征在于，包括：预处理单元及基于深度学习的双向LSTM结合Attention机制模型。本发明主要从已获取到的神经心理学数据出发，分析数据的时间可利用性，参考深度学习中时间序列问题，把时间这一个关键的属性应用到模型上去。这样就可以降低由于单个时间点做预测而出现的性能问题。同时利用了深度学习中特有的给不同属性附加权重的方法，使得属性值有了各自的权重。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
86
records
(took 0.042 seconds)
