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公开(公告)号：CN117235487B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311315662.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06F18/2113 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/045 , G16H10/60 , G16H50/20 , G16H50/70
Abstract: 本发明涉及一种用于预测哮喘患者住院事件的特征提取方法和系统，属于医疗健康技术领域，解决了现有技术中特征多训练效率低，不能精确进行预测的问题。方法包括：获取哮喘患者的健康相关数据；对所述健康相关数据进行筛选得到初始特征项；构建图注意力网络，所述图注意力网络包括多层图注意力层；每层图注意力层的节点与所述初始特征项对应；基于初始特征项对应的患者的健康相关数据训练所述图注意力网络得到训练好的图注意力网络；基于训练好的所述图注意力网络中每个节点的重要度计算每个节点的支持度，基于每个节点的支持度得到用于预测哮喘患者住院事件的特征项。实现了预测患者住院事件的特征的快速精确提取。
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公开(公告)号：CN117235487A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311315662.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06F18/2113 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/045 , G16H10/60 , G16H50/20 , G16H50/70
Abstract: 本发明涉及一种用于预测哮喘患者住院事件的特征提取方法和系统，属于医疗健康技术领域，解决了现有技术中特征多训练效率低，不能精确进行预测的问题。方法包括：获取哮喘患者的健康相关数据；对所述健康相关数据进行筛选得到初始特征项；构建图注意力网络，所述图注意力网络包括多层图注意力层；每层图注意力层的节点与所述初始特征项对应；基于初始特征项对应的患者的健康相关数据训练所述图注意力网络得到训练好的图注意力网络；基于训练好的所述图注意力网络中每个节点的重要度计算每个节点的支持度，基于每个节点的支持度得到用于预测哮喘患者住院事件的特征项。实现了预测患者住院事件的特征的快速精确提取。
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公开(公告)号：CN115101190A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210645189.4
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明公开了一种呼吸机远程监控管理云平台，包括用户端、医院端和商户端，用户端与呼吸机之间无线通讯，采集用户生理参数以及呼吸机参数，并传输给医院端和商户端，同时根据用户生理参数进行实时监控，可生成报警信息传输至医院端，医院端根据用户生理参数进行远程诊断和远程监控，实现远程问诊并生成医嘱，令用户在家即可享受医院医生诊断，和医院远程监控护理，而商户端则根据用户端监控呼吸机参数生成的报警信息，及时远程调控呼吸机参数，从而实现实时维护监控。
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公开(公告)号：CN119763864B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510259771.0
申请日：2025-03-06
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G16H80/00 , G16H10/60 , G16H50/30 , G06F18/23213 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及慢性气道疾病随访领域，具体涉及一种针对慢性气道疾病患者的长期智能随访系统。该系统首先获取不同病患类型的患者在当前随访和多次历史随访时的不同测试项目中各题目的评分，以及各患者在当前随访时的多种检测指标的指标数据，基于患者在当前随访和历史随访时的测试项目中的评分，获得患者的第一个体参数和第二个体参数，获取检测指标的多个聚类簇，分析聚类簇中每种病患类型的患者的检测指标的指标数据分布，以及不同聚类簇之间相同病患类型的患者数量差异，并结合第一个体参数和第二个体参数，获得检测指标的病患区分度，并对患者间的距离度量进行调整并聚类。本发明能够提高慢性气道疾病的随访系统，对患者进行聚类的准确性。
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公开(公告)号：CN119763864A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510259771.0
申请日：2025-03-06
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G16H80/00 , G16H10/60 , G16H50/30 , G06F18/23213 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及慢性气道疾病随访领域，具体涉及一种针对慢性气道疾病患者的长期智能随访系统。该系统首先获取不同病患类型的患者在当前随访和多次历史随访时的不同测试项目中各题目的评分，以及各患者在当前随访时的多种检测指标的指标数据，基于患者在当前随访和历史随访时的测试项目中的评分，获得患者的第一个体参数和第二个体参数，获取检测指标的多个聚类簇，分析聚类簇中每种病患类型的患者的检测指标的指标数据分布，以及不同聚类簇之间相同病患类型的患者数量差异，并结合第一个体参数和第二个体参数，获得检测指标的病患区分度，并对患者间的距离度量进行调整并聚类。本发明能够提高慢性气道疾病的随访系统，对患者进行聚类的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111214741A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010167228.5
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61M16/00
Abstract: 本发明公开了一种人工气控咳嗽辅助装置，包括气控开关阀和气囊，所述气控开关阀为常开阀体，所述气控开关阀沿通气气管布置并设于靠近病人嘴部的位置，所述气囊设于体外并与所述气控开关阀通过管路连接。该装置使用气控开关阀与简单的气囊相结合，通过气控开关阀使得患者能够屏气，通过手中所握持的气囊来自主控制屏气时机，在患者觉得需要咳嗽时，患者可以自行深吸气，并在呼气前握紧气囊，使得气控开关阀关闭，再松开，形成较高的出气流量，从而达到清除小气道内痰液、促进肺部感染的控制及患者康复、降低院内感染风险的目的，装置整体结构简单，成本较低，同时操作方便。
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公开(公告)号：CN111214741B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202010167228.5
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61M16/00
Abstract: 本发明公开了一种人工气控咳嗽辅助装置，包括气控开关阀和气囊，所述气控开关阀为常开阀体，所述气控开关阀沿通气气管布置并设于靠近病人嘴部的位置，所述气囊设于体外并与所述气控开关阀通过管路连接。该装置使用气控开关阀与简单的气囊相结合，通过气控开关阀使得患者能够屏气，通过手中所握持的气囊来自主控制屏气时机，在患者觉得需要咳嗽时，患者可以自行深吸气，并在呼气前握紧气囊，使得气控开关阀关闭，再松开，形成较高的出气流量，从而达到清除小气道内痰液、促进肺部感染的控制及患者康复、降低院内感染风险的目的，装置整体结构简单，成本较低，同时操作方便。
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公开(公告)号：CN117079821B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311314877.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及一种患者住院事件预测方法，属于医疗健康技术领域，解决了现有技术中训练效率低，不能精确进行预测的问题。方法包括：获取患者的健康相关数据；基于健康相关数据确定初始特征项；构建第一图注意力网络，基于初始特征项对应的患者的健康相关数据训练第一图注意力网络得到训练好的第一图注意力网络；基于训练好的第一图注意力网络的注意力权重计算初始特征项的支持度，基于支持度筛选用于预测患者住院的预测特征项；基于预测特征项对训练好的第一图注意力网络进行调整得到第二图注意力网络；基于第二图注意力网络和待预测患者的预测特征项对应的健康相关数据得到待预测患者的住院事件预测结果。实现了快速精确的患(56)对比文件Cheng, L 等.Hospitalization BehaviorPrediction Based on Attention and TimeAdjustment Factors in Bidirectional LSTM.《Database Systems for AdvancedApplications》.2019,第397-401页.
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公开(公告)号：CN117079821A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311314877.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G16H50/30 , G16H50/20 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及一种患者住院事件预测方法，属于医疗健康技术领域，解决了现有技术中训练效率低，不能精确进行预测的问题。方法包括：获取患者的健康相关数据；基于健康相关数据确定初始特征项；构建第一图注意力网络，基于初始特征项对应的患者的健康相关数据训练第一图注意力网络得到训练好的第一图注意力网络；基于训练好的第一图注意力网络的注意力权重计算初始特征项的支持度，基于支持度筛选用于预测患者住院的预测特征项；基于预测特征项对训练好的第一图注意力网络进行调整得到第二图注意力网络；基于第二图注意力网络和待预测患者的预测特征项对应的健康相关数据得到待预测患者的住院事件预测结果。实现了快速精确的患者住院事件预测。
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公开(公告)号：CN212880495U
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202020293279.8
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61M16/00
Abstract: 本实用新型公开了一种人工气控咳嗽辅助装置，包括气控开关阀和气囊，所述气控开关阀为常开阀体，所述气控开关阀沿通气气管布置并设于靠近病人嘴部的位置，所述气囊设于体外并与所述气控开关阀通过管路连接。该装置使用气控开关阀与简单的气囊相结合，通过气控开关阀使得患者能够屏气，通过手中所握持的气囊来自主控制屏气时机，在患者觉得需要咳嗽时，患者可以自行深吸气，并在呼气前握紧气囊，使得气控开关阀关闭，再松开，形成较高的出气流量，从而达到清除小气道内痰液、促进肺部感染的控制及患者康复、降低院内感染风险的目的，装置整体结构简单，成本较低，同时操作方便。
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