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公开(公告)号：CN119811689A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510293559.6
申请日：2025-03-13
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G16H50/70 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N5/022 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种融合大语言模型与知识图谱的中医证候预测方法，属于证候预测技术领域，解决了现有技术中预测准确率低的问题。方法包括：将待预测患者的初始特征输入证候预测模型预测待预测患者存在每种大类证候的第一概率；分别采用大语言模型和知识图谱确定待预测患者存在每种证候的第二概率和第三概率；基于待预测患者存在每种大类证候的第一概率、第二概率和第三概率得到待预测患者存在每种大类证候的综合概率；基于待预测患者存在每种细分证候第二概率和第三概率，以及待预测患者与每个细分证候的相似度确定待预测患者存在每个细分证候的综合概率；基于每种大类证候和每个细分证候的综合概率得到待预测患者的证候。实现了准确的证候预测。
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公开(公告)号：CN119339918A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411382189.5
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G16H50/20 , A61B5/00 , G16H20/90 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种基于自监督学习的中医证候预测模型预训练方法和系统，属于医疗保健信息处理技术领域，解决了现有技术中特征提取不准确的问题。方法包括以下步骤：收集患者症状描述信息，基于获取的患者症状描述信息构建症状语料库及训练样本集；基于所述症状语料库对所述训练样本集中的每条原始样本进行数据增强，生成每条原始样本对应的合成正样本和合成负样本；构建自监督学习模型，基于增强后的训练样本集对所述自监督学习模型进行预训练，得到中医证候预测预训练模型。实现了更准确的特征提取，提高后续任务的性能。
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公开(公告)号：CN117409852A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202210800499.9
申请日：2022-07-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本发明涉及存在部分治愈人群的药物有效性评估方法和系统，方法包括以下步骤：获取观察性研究样本数据，确定代理变量和协变量，根据处理方案将样本分为处理组和对照组；在处理组和对照组上分别采用混合治愈模型进行参数估计，得到处理组和对照组的潜在无法治愈率和未治愈者的生存函数；基于处理组和对照组的潜在无法治愈率计算药物治愈率因果作用参数；基于处理组和对照组的潜在无法治愈率和未治愈者的生存函数计算无法治愈主层的生存函数；基于所述药物治愈率因果作用参数和无法治愈主层的生存函数评估药物的有效性。
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公开(公告)号：CN117435993B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202311443629.9
申请日：2023-11-01
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06F18/2415 , A61B5/369 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于数据增强和对抗优化的跨病人癫痫脑电信号分类方法，属于癫痫检测技术领域，解决了现有技术中癫痫跨病人脑电信号分类方法准确率和效率低的问题。方法包括以下步骤：获取脑电信号片段，对其中的癫痫发作期脑电信号片段进行数据增强，基于数据增强后的脑电信号片段构建训练样本集；构建跨病人癫痫脑电信号分类模型，采用对抗优化策略基于所述训练样本集对所述跨病人癫痫脑电信号分类模型进行训练，得到训练好的跨病人癫痫脑电信号分类模型；将待分类脑电信号输入训练好的跨病人癫痫脑电信号分类模型得到待分类脑电信号的分类结果。实现了快速准确的跨病人癫痫患者脑电信号分类。
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公开(公告)号：CN119153071A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411224213.2
申请日：2024-09-03
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本申请公开了一种证候的确定方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取与患者匹配的病患数据，其中，病患数据包括病患主要症状和病患次要症状；在病患主要症状与数据库中存储的参考证候的参考主要症状相同时，使用第一方式从数据库中确定与病患数据对应的目标证候，其中，第一方式仅对病患数据的病患次要症状和参考证候的参考次要症状进行处理；在病患主要症状与参考主要症状不同时，使用第二方式从数据库中确定与病患数据对应的目标证候，其中，第二方式对病患数据和参考证候中的所有症状进行处理。本申请解决了相关技术中依据中医诊断学知识，由患者当前症状推荐患者最可能的证候，存在推荐结果不准确的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119811690A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510293561.3
申请日：2025-03-13
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G16H50/70 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种存在样本不平衡时的中医证候预测方法，属于证候预测技术领域，解决了现有技术中无法准确进行证候预测的问题。方法包括：获取患者的症状文字描述并转换为初始特征，基于患者的初始特征、证候和证素构建训练样本集；构建神经网络模型，所述神经网络模型包括证候预测任务和证素预测任务；其中证候预测任务包括样本的大类证候和细分证候的预测；基于构建的训练样本集训练所述神经网络模型，得到证候预测模型；将待预测患者的症状文字描述转换为初始特征；基于训练好的证候预测模型预测待预测患者存在每种证候大类的概率；基于待预测患者存在每种大类证候的概率确定待预测患者的证候。实现了准确可解释的证候预测。
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公开(公告)号：CN117493955A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311443623.1
申请日：2023-11-01
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06F18/241 , A61B5/00 , A61B5/369 , A61B5/372 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种癫痫患者的脑电信号分类模型的训练方法，属于癫痫检测技术领域，解决了现有技术中跨病人脑电信号分类方法效率和准确率低的问题。方法包括：获取癫痫患者的脑电信号片段，根据脑电信号片段构建训练样本集；构建脑电信号分类模型，所述脑电信号分类模型包括带反馈连接的脉冲神经网络、脑电信号分类器和患者身份分类器；带反馈连接的脉冲神经网络用于提取脑电信号特征；脑电信号分类器用于根据脑电信号特征进行脑电信号分类；患者身份分类器用于根据脑电信号特征进行患者身份分类；基于训练样本集对脑电信号分类模型进行训练，得到训练好的癫痫患者的脑电信号分类模型。实现了快速对癫痫患者脑电信号进行准确分类的模型。
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公开(公告)号：CN115495595A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211430552.7
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06F16/36 , G06F40/242 , G06F40/247 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种知识图谱构建方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：确定目标文本数据中的目标实体及目标实体对应的实体类型；依据预设词典和实体类型，校正目标实体的实体名称，其中，同一目标实体校正前的实体名称与校正后的实体名称互为同义词，校正后的实体名称与目标实体一一对应；确定目标实体间的目标关联关系，得到目标三元组，其中，目标三元组用于表征两个目标实体间的目标关联关系；依据目标三元组，构建目标知识图谱。本申请解决了由于目前在构建知识图谱时，构建方式不够智能化，中医知识和西医知识未完全整合，且名词不统一，造成在利用知识图谱查询时，存在查询准确率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN119028430B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411106125.2
申请日：2024-08-13
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于潜在类别模型的SNP检测算法性能评估方法和系统，属于基因测序技术领域，解决了无金标准时SNP检测算法性能评估不准确的问题。方法包括，获取多个SNP检测算法的检测结果后，将检测结果整合为二分类型结果；根据所有SNP检测算法的二分类型结果，在不同假设下基于潜在类别模型评估每个SNP检测算法的灵敏度和特异度；计算不同假设下成对SNP检测算法的相关性残差，基于所述相关性残差确定最优假设，得到所述最优假设下每种算法的灵敏度和特异度排序结果。实现了准确的SNP检测算法性能评估。
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公开(公告)号：CN119049647A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411087081.3
申请日：2024-08-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G16H20/13 , G16H20/90 , G06F18/22 , G06F18/241
Abstract: 本申请公开了一种处方匹配方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：确定待匹配处方的处方信息，其中，处方信息包括：待匹配处方的功效信息、组成待匹配处方的各个目标药物的药物信息；依据功效信息，确定候选处方的第一相似度，其中，第一相似度用于表征候选处方的功效信息与待匹配处方的功效信息的相似程度；依据药物信息，确定各个候选处方的第二相似度，其中，第二相似度用于表征候选处方的药物信息与待匹配处方的药物信息的相似程度；依据第一相似度和第二相似度，在候选处方中确定目标处方。本申请解决了由于相关技术中仅依据处方或药物名称进行匹配分析，造成相似处方匹配准确度差的技术问题。
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