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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：CN114566289A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210444327.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/70 , G16H50/50 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于多中心临床数据防作弊分析的疾病预测系统，本发明利用区块链技术共享伪数据，并让所有医疗机构在本地利用加权聚类模型根据伪数据计算数据质量系数，保证临床数据量少的医疗机构的真实临床数据能够被充分利用的同时还使得医疗机构无法对本地临床数据质量评价结果进行作弊。本发明设计的模型参数投票迭代机制，每轮迭代中根据投票结果保留一家医疗机构提供的模型参数，可以使得质量好的临床数据在模型训练中发挥更大作用。本发明设计的投票权的初始化和更新机制，以及在迭代投票过程中的作弊检测机制，让临床数据质量好的医疗机构拥有更多投票权，也防止了单家或多家医疗机构勾结篡改投票结果。
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公开(公告)号：CN117034142B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311283938.4
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/2415 , G16H10/60 , G06F17/16 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种不平衡医疗数据缺失值填充方法及系统，本发明使用推土机距离构建生成器和判别器的损失，能够解决在训练过程中生成器可能出现消失梯度的问题；将患者标签作为监督信号加入到生成器中，增加生成器生成患者数据的多样性；增加了辅助分类器，对填补单元填补后的患者数据进行预测，并将预测结果反馈给生成器，提高生成器的生成效果；利用随机数填充患者数据的缺失部分，将填充后的患者数据作为生成器的输入，通过生成器学习缺失值与其他数据间的关系，避免了在训练过程中需要收集足够多完整样本的问题；生成器损失由三部分组成，通过构建不同的损失，让生成器从不同角度考虑填充的效果，从而提高填充结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117010494B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311257598.8
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N5/02 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于因果表示学习的医学数据生成方法及系统，包括：获取医学知识图谱；根据医学知识图谱将患者医学数据重构为患者数据图谱；根据患者数据图谱得到邻接矩阵和节点初始嵌入表示集合，通过图编码器得到患者表征；根据患者表征利用注意力机制将患者数据图谱解耦为患者因果特征图和患者混淆特征图；根据患者因果特征图和患者混淆特征图生成患者重构因果特征图、患者合成因果特征图，构建并基于对抗学习训练医学数据生成模型，实现无法区分患者因果特征图与患者合成因果特征图，同时使患者因果特征图与患者重构因果特征图尽可能相似；将目标患者数据图谱输入至训练好的医学数据生成模型，得到生成的医学数据。
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公开(公告)号：CN117034142A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311283938.4
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/2415 , G16H10/60 , G06F17/16 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种不平衡医疗数据缺失值填充方法及系统，本发明使用推土机距离构建生成器和判别器的损失，能够解决在训练过程中生成器可能出现消失梯度的问题；将患者标签作为监督信号加入到生成器中，增加生成器生成患者数据的多样性；增加了辅助分类器，对填补单元填补后的患者数据进行预测，并将预测结果反馈给生成器，提高生成器的生成效果；利用随机数填充患者数据的缺失部分，将填充后的患者数据作为生成器的输入，通过生成器学习缺失值与其他数据间的关系，避免了在训练过程中需要收集足够多完整样本的问题；生成器损失由三部分组成，通过构建不同的损失，让生成器从不同角度考虑填充的效果，从而提高填充结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117010494A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311257598.8
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N5/02 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于因果表示学习的医学数据生成方法及系统，包括：获取医学知识图谱；根据医学知识图谱将患者医学数据重构为患者数据图谱；根据患者数据图谱得到邻接矩阵和节点初始嵌入表示集合，通过图编码器得到患者表征；根据患者表征利用注意力机制将患者数据图谱解耦为患者因果特征图和患者混淆特征图；根据患者因果特征图和患者混淆特征图生成患者重构因果特征图、患者合成因果特征图，构建并基于对抗学习训练医学数据生成模型，实现无法区分患者因果特征图与患者合成因果特征图，同时使患者因果特征图与患者重构因果特征图尽可能相似；将目标患者数据图谱输入至训练好的医学数据生成模型，得到生成的医学数据。
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公开(公告)号：CN115719647A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202310029096.3
申请日：2023-01-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了融合主动学习和对比学习的血透并发心血管疾病预测系统，包括：血透数据准备模块，用于利用医院电子信息系统和日常监测设备提取患者样本的结构化数据，并对所述结构化数据处理得到扩增结构化数据；血透并发心血管疾病风险预测模块，用于构建风险评价模型，将所述扩增结构化数据通过所述风险评价模型训练学习得到患者表征和评分，并利用所述患者表征和评分进行血透并发心血管疾病风险预测。本发明解决正负样本匹配问题，利用血透并发心血管疾病的真实标签数据，迭代式地更新对比学习模型参数，利用真实的并发症结果标签提升模型性能；解决采集的样本过少或者阳性样本和阴性样本数量不平衡的问题，同时减少扩增数据与原始数据的差异性。
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公开(公告)号：CN114566289B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210444327.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/70 , G16H50/50 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于多中心临床数据防作弊分析的疾病预测系统，本发明利用区块链技术共享伪数据，并让所有医疗机构在本地利用加权聚类模型根据伪数据计算数据质量系数，保证临床数据量少的医疗机构的真实临床数据能够被充分利用的同时还使得医疗机构无法对本地临床数据质量评价结果进行作弊。本发明设计的模型参数投票迭代机制，每轮迭代中根据投票结果保留一家医疗机构提供的模型参数，可以使得质量好的临床数据在模型训练中发挥更大作用。本发明设计的投票权的初始化和更新机制，以及在迭代投票过程中的作弊检测机制，让临床数据质量好的医疗机构拥有更多投票权，也防止了单家或多家医疗机构勾结篡改投票结果。
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公开(公告)号：CN116364290A
公开(公告)日：2023-06-30
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：CN115719647B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310029096.3
申请日：2023-01-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了融合主动学习和对比学习的血透并发心血管疾病预测系统，包括：血透数据准备模块，用于利用医院电子信息系统和日常监测设备提取患者样本的结构化数据，并对所述结构化数据处理得到扩增结构化数据；血透并发心血管疾病风险预测模块，用于构建风险评价模型，将所述扩增结构化数据通过所述风险评价模型训练学习得到患者表征和评分，并利用所述患者表征和评分进行血透并发心血管疾病风险预测。本发明解决正负样本匹配问题，利用血透并发心血管疾病的真实标签数据，迭代式地更新对比学习模型参数，利用真实的并发症结果标签提升模型性能；解决采集的样本过少或者阳性样本和阴性样本数量不平衡的问题，同时减少扩增数据与原始数据的差异性。
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