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公开(公告)号：CN108198595A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810047069.8
申请日：2018-01-18
摘要： 本发明公开了一种多源异构非结构化病历数据融合方法。所述方法基于以下构思，基于病历数据平台的数据表建立表虚拟类，所述表虚拟类包括实体生成SQL语句算法；通过表虚拟类建立与病历数据平台内的数据表的属性一一对应的表类；建立数据控制虚拟类，以属性的方式包含病例数据平台中数据表的对应表类的实例，所述数据控制虚拟类包括虚拟转换算法，所述虚拟转换算法将数据转换成为表类的对象；调用所述实体生成SQL语句算法，通过反射技术遍历所述表类的对象，将数据的属性转成SQL语句，存储进病历数据平台的数据表。本发明在不影响原系统结构和稳定性的前提下，实现了病历数据融合，提升了操作安全性和融合效率，并且有效降低了出错率。
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公开(公告)号：CN108198595B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201810047069.8
申请日：2018-01-18
摘要： 本发明公开了一种多源异构非结构化病历数据融合方法。所述方法基于以下构思，基于病历数据平台的数据表建立表虚拟类，所述表虚拟类包括实体生成SQL语句算法；通过表虚拟类建立与病历数据平台内的数据表的属性一一对应的表类；建立数据控制虚拟类，以属性的方式包含病例数据平台中数据表的对应表类的实例，所述数据控制虚拟类包括虚拟转换算法，所述虚拟转换算法将数据转换成为表类的对象；调用所述实体生成SQL语句算法，通过反射技术遍历所述表类的对象，将数据的属性转成SQL语句，存储进病历数据平台的数据表。本发明在不影响原系统结构和稳定性的前提下，实现了病历数据融合，提升了操作安全性和融合效率，并且有效降低了出错率。
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公开(公告)号：CN116052892A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310265522.3
申请日：2023-03-20
摘要： 本发明涉及一种肌萎缩侧索硬化疾病进展分类系统和方法，该系统包括梳理单元、轨迹拟合单元、差异评估单元、内部验证单元和外部验证单元；梳理单元用于梳理肌萎缩侧索硬化患者在随访过程中多个时点的ALS功能评分量表得分；轨迹拟合单元用于利用群组化轨迹建模方法对ALS患者多时点ALS功能评分量表得分进行轨迹拟合；差异评估单元用于评估不同的轨迹组在临床特征、实验室检查指标和终点事件发生风险上的差异，从侧面评估分类方法的有效性和合理性；内部验证单元用于利用Bootstrap重抽样方法进行内部验证；外部验证单元用于利用外部数据库拟合功能评分轨迹分组，从侧面验证分类方法的可靠性。
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公开(公告)号：CN108630320A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810441017.9
申请日：2018-05-10
申请人： 北京大学
摘要： 本发明公布了一种基于医保大数据测算疾病患病率的方法，将特定时间内总人口中的所有患有某病的新旧病例数目作为计算患病率的分子，将特定时间内的总人口作为计算患病率的分母；通过汇总每月医保数据的多个关键参数，包括：每月参保个体总数、每月新增参保个体数、每月就诊记录总数、每月就诊记录诊断缺失总数；获得患病率计算的分子与分母信息，进而计算得到患病率。本发明方法以医保大数据为基础，简便快速有效，可以替代耗费人财物的现有流行病学人群调查，转变以面板数据为基础的患病率计算策略，优化数据存储、运算的执行效率，降低隐私泄露风险和数据共享门槛，促进医保大数据的转化应用。
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公开(公告)号：CN116052892B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310265522.3
申请日：2023-03-20
摘要： 本发明涉及一种肌萎缩侧索硬化疾病进展分类系统和方法，该系统包括梳理单元、轨迹拟合单元、差异评估单元、内部验证单元和外部验证单元；梳理单元用于梳理肌萎缩侧索硬化患者在随访过程中多个时点的ALS功能评分量表得分；轨迹拟合单元用于利用群组化轨迹建模方法对ALS患者多时点ALS功能评分量表得分进行轨迹拟合；差异评估单元用于评估不同的轨迹组在临床特征、实验室检查指标和终点事件发生风险上的差异，从侧面评估分类方法的有效性和合理性；内部验证单元用于利用Bootstrap重抽样方法进行内部验证；外部验证单元用于利用外部数据库拟合功能评分轨迹分组，从侧面验证分类方法的可靠性。
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公开(公告)号：CN117457224A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311253838.7
申请日：2023-09-26
申请人： 北京大学
IPC分类号： G16H50/70 , G16H15/00 , G16H50/20 , G16H50/80 , G16H10/60 , G06F40/186 , G06F40/18 , G06F21/62
摘要： 本发明提供一种系统性红斑狼疮的识别方法、系统、设备及介质，通过从电子医疗数据中提取与系统性红斑狼疮相关的疑似病例数据，生成用以判定系统性红斑狼疮的匿名化电子报告表，再利用预设参考标准对匿名化电子报告表做出准确的临床判定结果，在多种可计算规则下，根据判定结果评价每一种可计算规则对系统性红斑狼疮的识别性能，最后根据识别性能从多种可计算规则中选取识别性能指标最优的可计算规则所对应的识别算法作为系统性红斑狼疮的最优识别算法，以用于目标病例的自动化、快速、准确识别，即可提高基于电子医疗数据开展系统性红斑狼疮筛选与监测、疾病负担描述、专项疾病队列等应用的及时性和可靠性，又节约人力、物力和时间等成本。
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公开(公告)号：CN117438090B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311726212.3
申请日：2023-12-15
申请人： 首都医科大学附属北京儿童医院 , 北京大学
摘要： 本发明提供了一种药源性免疫性血小板减少毒性预测模型、方法及系统，涉及计算化学技术领域，预测模型的构建方法主要包括：整合药源性血小板减少源数据库，构建第一数据库；对符合纳入排除标准的药物进行清洗筛选，得到第二数据库；生成多种类型的分子描述符；将第二数据库中的化合物按照预设比例随机划分为训练集和外部测试集；通过不同机器学习算法，构建、训练并测试QSAR分类模型；按照模型的评价参数进行排序，选择其中前N个QSAR分类模型组合成共识模型，用于预测药物或化合物是否具有DIIT毒性。本申请可以对药物或化合物是否具有药源性免疫性血小板减少毒性进行可靠预测，提升了相关药物的研制效率，降低了相关药物的使
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公开(公告)号：CN116779184A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310406182.1
申请日：2023-04-17
申请人： 北京大学
IPC分类号： G16H70/40 , G16H50/80 , G06F16/22 , G06F16/25 , G06F16/2458
摘要： 本发明提供一种疫苗安全性准实时监测的方法及系统，属于智能医疗技术领域，基于数据来源广泛且全面的区域健康信息平台，从中采集关于疫苗安全性的源数据，利用标准化通用数据模型创建个体层面的待监测个体数据集，并通过汇总通用数据模型实现自动化周期性数据汇总及分析，从而能够解决准实时监测的应用问题，一方面能够及时发现疫苗安全性的风险信号，指导疫苗接种决策，从而避免更大范围健康人群的疫苗安全性风险暴露；另一方面，即使未发现任何风险信号，持续的风险监测过程也能够提高公众的疫苗信心，有利于提升疫苗接种率，以实现预防与控制疾病的最终目的。
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公开(公告)号：CN116344030A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310188932.2
申请日：2023-02-22
申请人： 北京大学
摘要： 本发明提供一种基于常规医疗数据的肠套叠识别筛查方法及系统，属于智能医疗技术领域，通过提取疑似肠套叠记录的相关医疗数据，形成标准化的电子病例报告表，并基于该标准化的电子病例报告表构建包括肠套叠病例识别规则的可计算表型，对常规医疗数据中的肠套叠病例进行识别，通过比较识别规则的诊断性能，优化肠套叠可计算表型。本发明通过构建一种基于常规医疗数据识别肠套叠的可计算表型，实现了常规医疗数据中肠套叠病例的快速、全面、准确识别。
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公开(公告)号：CN117438090A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311726212.3
申请日：2023-12-15
申请人： 首都医科大学附属北京儿童医院 , 北京大学
摘要： 本发明提供了一种药源性免疫性血小板减少毒性预测模型、方法及系统，涉及计算化学技术领域，预测模型的构建方法主要包括：整合药源性血小板减少源数据库，构建第一数据库；对符合纳入排除标准的药物进行清洗筛选，得到第二数据库；生成多种类型的分子描述符；将第二数据库中的化合物按照预设比例随机划分为训练集和外部测试集；通过不同机器学习算法，构建、训练并测试QSAR分类模型；按照模型的评价参数进行排序，选择其中前N个QSAR分类模型组合成共识模型，用于预测药物或化合物是否具有DIIT毒性。本申请可以对药物或化合物是否具有药源性免疫性血小板减少毒性进行可靠预测，提升了相关药物的研制效率，降低了相关药物的使用风险。
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