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公开(公告)号：CN119564180B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510144760.8
申请日：2025-02-10
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 山西医科大学第一医院
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的HRV短时测量方法，属于机器学习技术领域，包括：根据目标用户的健康评估场景，从场景‑函数数据库中匹配时间窗口函数，并采集目标用户的心电信号，同时，在启动时间窗口函数后捕捉目标用户基于每个采集时刻的用户行为图像；获取基于当前时刻之前的所有采集时刻下的采集信号，并分析采集信号的信号稳定性与信号代表性；且基于当前时刻之前的每个采集时刻下的用户行为图像，对时间窗口函数进行动态调整直到采集完成，得到初始HRV信号并进行实时评估与调整，得到最终HRV信号，并输出。使得较短时间段内采集到的心率变异性数据也能够替代5分钟的标准测量，并保持较高的评估准确性和一致性。
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公开(公告)号：CN119423779A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510033094.0
申请日：2025-01-09
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的心梗辅助预测方法，属于机器学习技术领域，基于心电记录分析系统采集每个目标患者在不同体位下的Ⅱ导联心电图，并对Ⅱ导联心电图进行预处理得到当下心电图；对所有目标患者的所有当下心电图进行体位分类，并提取每个体位分类下的HRV特征，构建得到体位‑特征条目；将所有体位‑特征条目划分为训练集以及预测集，并基于训练集对机器学习模型进行学习以及基于预测集对学习后的机器学习模型进行模型优化，得到预测模型；采集新患者的Ⅱ导联心电图，并输入到预测模型中进行心梗辅助预测及输出。利用机器学习方法建立心梗患者的预测模型，提升针对心梗的辅助预测能力。
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公开(公告)号：CN118136228A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410350480.8
申请日：2024-03-26
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G16H40/67 , G16H50/20 , G16H80/00 , G06F21/60 , G16H15/00 , G06N3/0464 , G06N20/00 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态大语言模型的远程会诊系统，该系统包括多模态大语言模型模块、数据处理模块、用户界面、通信模块和智能化推荐模块；多模态大语言模型模块用于处理和分析来自不同模态的医疗数据，解析和理解医生和患者的自然语言交流，识别病理图像、解读检验报告和分析患者历史数据，提供自然语言生成的医疗报告和诊断建议，提供全面的诊断支持；数据处理模块用于处理来自各种医疗设备的实时数据，基于最新标准的动态加密技术进行数据加密，保护患者数据，确保数据传输和存储的安全；通信模块用于供医生和患者通过视频会议、即时消息或电子邮件进行互动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119475104A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510053259.0
申请日：2025-01-14
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/024 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于心电图结合人工智能技术的HFimpEF预测方法，属于心力衰竭预测领域，包括：采集不同患者的心电图，并基于心电图学习算法对每张心电图的细微变化进行自动识别与分类，得到对应的早期预测结果以及早期检测精度；集成每个患者的生理数据建立与自身的心电图的心脏评估关联，且结合相应的早期检测精度，获取优化向量；基于所有优化向量对心电图学习算法进行优化处理，得到优化学习算法；按照优化学习算法继续对每张心电图进行分析得到分析结果，且结合对应早期检测结果，得到对应患者的HFimpEF预测结果。减少单一信号可能导致的误判，提高后期HFimpEF的预测精度。
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公开(公告)号：CN118261719A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410350478.0
申请日：2024-03-26
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06Q40/08 , G06F16/215 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06F18/24 , G06F18/22 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用于医疗保险审核和欺诈检测的大语言模型系统，该系统包括输入模块、数据库模块、筛选反馈模块和图形交互模块；输入模块用于将被审核的数据输入筛选反馈模块；数据库模块包括医保待审信息数据库、个人信用数据库和医保基金数据库，用于存储编码成高维向量的医保待审信息数据、个人信用数据和医保基金数据；筛选反馈模块用于对被审核数据进行清洗和归一化处理并编码成高维向量，调用数据库模块中编码成高维向量的数据，将被审核数据与调用的数据库模块中的数据进行匹配，同时将匹配后的结果应用大语言模型的解码器转换为自然语言，作为医保审核及欺诈结果返回；图形交互模块用于向医护人员、病患及家属实时展示医保审核及欺诈结果。
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公开(公告)号：CN119475104B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510053259.0
申请日：2025-01-14
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/024 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于心电图结合人工智能技术的HFimpEF预测方法，属于心力衰竭预测领域，包括：采集不同患者的心电图，并基于心电图学习算法对每张心电图的细微变化进行自动识别与分类，得到对应的早期预测结果以及早期检测精度；集成每个患者的生理数据建立与自身的心电图的心脏评估关联，且结合相应的早期检测精度，获取优化向量；基于所有优化向量对心电图学习算法进行优化处理，得到优化学习算法；按照优化学习算法继续对每张心电图进行分析得到分析结果，且结合对应早期检测结果，得到对应患者的HFimpEF预测结果。减少单一信号可能导致的误判，提高后期HFimpEF的预测精度。
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公开(公告)号：CN119423779B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510033094.0
申请日：2025-01-09
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的心梗辅助预测方法，属于机器学习技术领域，基于心电记录分析系统采集每个目标患者在不同体位下的Ⅱ导联心电图，并对Ⅱ导联心电图进行预处理得到当下心电图；对所有目标患者的所有当下心电图进行体位分类，并提取每个体位分类下的HRV特征，构建得到体位‑特征条目；将所有体位‑特征条目划分为训练集以及预测集，并基于训练集对机器学习模型进行学习以及基于预测集对学习后的机器学习模型进行模型优化，得到预测模型；采集新患者的Ⅱ导联心电图，并输入到预测模型中进行心梗辅助预测及输出。利用机器学习方法建立心梗患者的预测模型，提升针对心梗的辅助预测能力。
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公开(公告)号：CN119564180A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510144760.8
申请日：2025-02-10
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 山西医科大学第一医院
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的HRV短时测量方法，属于机器学习技术领域，包括：根据目标用户的健康评估场景，从场景‑函数数据库中匹配时间窗口函数，并采集目标用户的心电信号，同时，在启动时间窗口函数后捕捉目标用户基于每个采集时刻的用户行为图像；获取基于当前时刻之前的所有采集时刻下的采集信号，并分析采集信号的信号稳定性与信号代表性；且基于当前时刻之前的每个采集时刻下的用户行为图像，对时间窗口函数进行动态调整直到采集完成，得到初始HRV信号并进行实时评估与调整，得到最终HRV信号，并输出。使得较短时间段内采集到的心率变异性数据也能够替代5分钟的标准测量，并保持较高的评估准确性和一致性。
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