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公开(公告)号：CN111968743A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010841671.6
申请日：2020-08-20
摘要： 本发明涉及一种颈椎病患者病情自身评估电子系统，包括存储模块、问卷模块、作答模块、提交模块、评分模块和医生确认模块，问卷模块用于生成问卷，该问卷全部针对颈椎及其相关健康状况进行评估，包括神经功能状况、颈肩部疼痛状况及其他相关健康状况的评估；存储模块用于自动保存患者答题记录；提交模块用于将存储模块中存储的答题记录提交到医生的电脑系统中；评分模块用于根据患者提交的答题记录进行评分，给出评分总分和分项详情；医生确认模块用于供医生查看患者的答题记录以及评分总分和分项详情，并由医生完成肌力评估(必须由医生完成)，所有的评估项目需医生审核通过、再自动写入病历记录。
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公开(公告)号：CN114758792B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210663979.5
申请日：2022-06-14
摘要： 本发明提供了一种基于机器学习的未知传染病的预警溯源方法及系统，其中，方法包括：步骤1：构建首层预测模型，预测新的疾病是否具备传染性；步骤2：当所述新的疾病具备传染性时，调取二层预测模型；步骤3：基于所述二层预测模型判断所述新的疾病是否为已知传染病，若不是，判定所述新的疾病为未知传染病，并进行预警；步骤4：溯源所述未知传染病的医护关系，并进行症状关联展示。通过设置双层模型，便于有效的对未知传染病进行确认，且通过预警与溯源，便于对传染病进行及时发现。
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公开(公告)号：CN114758792A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210663979.5
申请日：2022-06-14
摘要： 本发明提供了一种基于机器学习的未知传染病的预警溯源方法及系统，其中，方法包括：步骤1：构建首层预测模型，预测新的疾病是否具备传染性；步骤2：当所述新的疾病具备传染性时，调取二层预测模型；步骤3：基于所述二层预测模型判断所述新的疾病是否为已知传染病，若不是，判定所述新的疾病为未知传染病，并进行预警；步骤4：溯源所述未知传染病的医护关系，并进行症状关联展示。通过设置双层模型，便于有效的对未知传染病进行确认，且通过预警与溯源，便于对传染病进行及时发现。
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公开(公告)号：CN118280514A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410462738.3
申请日：2024-04-17
申请人： 北京嘉和海森健康科技有限公司
IPC分类号： G16H20/13 , G16H50/20 , G06F18/22 , G06F18/214
摘要： 本申请提供一种核心药对组合的确定方法、相关装置及计算机存储介质，通过建立名老中医处方数据集后，确定老中医处方数据集中的相似处方；然后，根据相似处方中的药对的权重值，确定名老中医处方数据集中常见药对组合集；之后，将名老中医处方数据集中的疾病诊断名称与证候名称，与临床历史数据库中的疾病诊断名称与证候名称进行匹配，得到目标常见药对组合集；最终，将目标常见药对组合集与临床历史数据库中的中药材的医嘱名称进行匹配，得到常见药对组合的频次，并将常见药对组合的频次大于频次阈值的常见药对组合作为核心药对组合。从而有效、精准的对核心药对组合进行提取。
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公开(公告)号：CN112185586A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011287255.2
申请日：2020-11-17
申请人： 北京嘉和海森健康科技有限公司
摘要： 本申请提供的一种传染病监测预警方法及装置，通过预先构建预设特征集，该预设特征集为根据已知传染病的特征集确定的，当有监测预警需求时，首先获取待监测电子病历，从待监测电子病历中提取结构化数据和后结构化数据，并根据结构化数据和后结构化数据确定待监测电子病历的特征信息；将特征信息与预设特征集中的特征信息进行对比，确定待监测电子病历的传染病类型；实时监测传染病类型中的未知传染病的个数是否达到预设阈值；当传染病类型中的未知传染病的个数达到预设阈值时，则确定未知传染病为待确诊新增传染病，以实现未知传染病的监测预警。通过本申请可以及时发现未知传染病，以减少人群感染概率，从而降低病死率。
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公开(公告)号：CN111724873A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010559649.2
申请日：2020-06-18
申请人： 北京嘉和海森健康科技有限公司
IPC分类号： G16H10/60 , G16H50/70 , G06F40/289
摘要： 本发明公开了一种数据处理方法及装置，获取待处理病历数据；对待处理病历数据进行预处理，得到第一新信息和第二信息；将所述第一信息输入至预设疾病特征库进行信息识别，获得第一关联信息；将所述第二信息输入至预设鉴别信息库进行信息识别，获得第二关联信息；根据第一关联信息和第二关联信息，生成目标信息。在本发明中第一信息包括患者病历特点的信息，第二信息包括患者疾病信息，通过对样本病历数据进行自然语言处理可以得到疾病特征库和鉴别信息库，并通过这些数据库对获得第一信息和第二信息进行自动识别和处理，提升针对病历数据的分析效率和分析准确性的目的。
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公开(公告)号：CN111724873B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202010559649.2
申请日：2020-06-18
申请人： 北京嘉和海森健康科技有限公司
IPC分类号： G16H10/60 , G16H50/70 , G06F40/289
摘要： 本发明公开了一种数据处理方法及装置，获取待处理病历数据；对待处理病历数据进行预处理，得到第一新信息和第二信息；将所述第一信息输入至预设疾病特征库进行信息识别，获得第一关联信息；将所述第二信息输入至预设鉴别信息库进行信息识别，获得第二关联信息；根据第一关联信息和第二关联信息，生成目标信息。在本发明中第一信息包括患者病历特点的信息，第二信息包括患者疾病信息，通过对样本病历数据进行自然语言处理可以得到疾病特征库和鉴别信息库，并通过这些数据库对获得第一信息和第二信息进行自动识别和处理，提升针对病历数据的分析效率和分析准确性的目的。
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公开(公告)号：CN116403726A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310315865.6
申请日：2023-03-24
申请人： 北京嘉和海森健康科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种疾病表型分类的方法、装置、设备及存储介质，通过根据知识来源中的各个疾病与各个核心处置措施项之间的对应关系，生成疾病核心处置措施项数据库；根据所述疾病核心处置措施项数据库中，各个核心处置措施项对应的核心处置措施项类别，建立核心处置措施项类别数据库；根据病历数据，对所述核心处置措施项类别数据库进行优化，获得疾病表型分类集合。本申请中基于核心处置措施项对应的核心处置措施项类别区分疾病表型，避免了一些与疾病关联性不大的因素在分类过程中产生的影响，提高了疾病表型分类的准确性。
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公开(公告)号：CN108170677B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201711448103.4
申请日：2017-12-27
申请人： 北京嘉和海森健康科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种医疗术语抽取方法及装置，在获取目标电子病历中的自由文本后，可以利用预先建立的信息抽取模型对所述自由文本进行信息抽取，获取所述信息抽取模型所抽取到的医疗术语集合；然后，由于某些医疗术语之间预先定义了承接关系，因此，在所述医疗术语集合中，为预先定义有承接关系的每组医疗术语建立对应的承接关系。这样，可以使抽取出的医疗术语之间的承接关系得以体现，从而可以根据预定义属性对抽取出的医疗术语进行准确地归类，避免了抽取结果存在偏差，从而提高了医疗术语抽取结果的准确性，进而可以满足医生对自由文本处理结果的需求。
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公开(公告)号：CN116364232A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310072863.9
申请日：2023-01-16
申请人： 北京嘉和海森健康科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种方剂识别的方法、装置、设备及存储介质，所述包括：基于各药材在基础方剂数据库中分别以君臣佐使类型出现的次数，计算表征各药材重要性的权重；将目标方剂中的药材与基础方剂中的药材组合，得到混合方剂；基于各药材重要性的权重，对目标方剂以及混合方剂进行向量化处理，得到表征混合方剂中各药材在目标方剂中出现的频率的第一集合以及表征混合方剂中各药材在对应的基础方剂中出现的频率的第二集合；根据预设公式计算所述第一集合与所述第二集合间的相似度；基于各相似度、阈值以及疾病和证候，得到对目标方剂的识别结果。本申请能够提高对方剂识别的准确性。
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