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公开(公告)号：CN116798590B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311034098.8
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 浙江省北大信息技术高等研究院
IPC: G16H40/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0875 , G06F16/9038 , G06F16/906
Abstract: 本申请涉及医药数据处理技术领域，提出了一种基于多维动态数据构建药事管理预测模型的处理方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取多维药事管理数据；对所述多维动态药事数据进行汇总和分类处理，以得到处理后的药事数据；接收用户输入的药事查询命令，根据所述药事查询命令，展示对应的药事信息；接收输入的目标药物的采购量预测命令，根据所述采购量预测命令和处理后的药事数据，预测所述目标药物的未来采购量。通过本申请的技术方案，以实现提高药学服务的效率和质量、节约药事管理成本、减轻工作人员负担、提升患者满意度的效果。
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公开(公告)号：CN116798590A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311034098.8
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 浙江省北大信息技术高等研究院
IPC: G16H40/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0875 , G06F16/9038 , G06F16/906
Abstract: 本申请涉及医药数据处理技术领域，提出了一种基于多维动态数据构建药事管理预测模型的处理方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取多维药事管理数据；对所述多维动态药事数据进行汇总和分类处理，以得到处理后的药事数据；接收用户输入的药事查询命令，根据所述药事查询命令，展示对应的药事信息；接收输入的目标药物的采购量预测命令，根据所述采购量预测命令和处理后的药事数据，预测所述目标药物的未来采购量。通过本申请的技术方案，以实现提高药学服务的效率和质量、节约药事管理成本、减轻工作人员负担、提升患者满意度的效果。
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公开(公告)号：CN115662647B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202211679383.0
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
Abstract: 本发明涉及一种相似疾病挖掘的方法和应用，该方法包括以下步骤：步骤一、构建知识图谱：所述的知识图谱包括药学知识图谱和疾病知识图谱；步骤二、基于所述的知识图谱获取疾病的向量表示：为了获取疾病的向量表示，采用随机游走的方式获取多个节点序列；以疾病为初始节点，并根据节点间的连接关系获取下一跳节点，以此类推；当获取多个节点序列后，通过Word2Vec模型来生成疾病的向量表示；步骤三、基于疾病的向量表示来评估相似度：根据疾病的向量表示计算两种疾病的余弦相似度，该余弦相似度的数值即为两种疾病间的相似度。
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公开(公告)号：CN115620886B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211628930.2
申请日：2022-12-19
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据审核方法和装置，涉及智慧医疗技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待审核的处方数据，从所述处方数据中提取药品信息和诊断信息，确定样本诊断信息库中与所述诊断信息相似的样本诊断信息；查询与所述药品信息对应的药品向量，以及查询与所述样本诊断信息对应的诊断向量；计算所述药品向量和所述诊断向量的相似度，响应于所述相似度大于或等于预设相似度阈值，确定所述处方数据通过审核。该实施方式基于知识图谱挖掘药品信息与药品信息、药品信息与诊断信息、诊断信息与诊断信息之间的关系，能够解决处方数据中诊断描述多样化的问题。
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公开(公告)号：CN115662647A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211679383.0
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
Abstract: 本发明涉及一种相似疾病挖掘的方法和应用，该方法包括以下步骤：步骤一、构建知识图谱：所述的知识图谱包括药学知识图谱和疾病知识图谱；步骤二、基于所述的知识图谱获取疾病的向量表示：为了获取疾病的向量表示，采用随机游走的方式获取多个节点序列；以疾病为初始节点，并根据节点间的连接关系获取下一跳节点，以此类推；当获取多个节点序列后，通过Word2Vec模型来生成疾病的向量表示；步骤三、基于疾病的向量表示来评估相似度：根据疾病的向量表示计算两种疾病的余弦相似度，该余弦相似度的数值即为两种疾病间的相似度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115631871A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211652582.2
申请日：2022-12-22
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC: G16H70/40 , G06F40/126 , G06F40/279 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种药物相互作用等级的确定方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：基于药学知识库对人体指标变化描述文本进行处理，得到第一指标变化信息；使用对比学习技术对人体指标变化描述文本进行关系抽取，得到第二指标变化信息；根据第一指标变化信息和第二指标变化信息，通过预先训练的多层感知分类器得到人体指标变化描述文本对应的药物相互作用等级。该实施方式避免药物名称对多层感知分类器训练和使用的影响，通过药学知识和药学文本对药物相互作用等级进行判断，使用对比学习技术对药学文本进行关系抽取，通过多层感知分类器得到药物相互作用等级，提高了药物相互作用等级判断的准确性。
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公开(公告)号：CN115620886A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211628930.2
申请日：2022-12-19
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据审核方法和装置，涉及智慧医疗技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待审核的处方数据，从所述处方数据中提取药品信息和诊断信息，确定样本诊断信息库中与所述诊断信息相似的样本诊断信息；查询与所述药品信息对应的药品向量，以及查询与所述样本诊断信息对应的诊断向量；计算所述药品向量和所述诊断向量的相似度，响应于所述相似度大于或等于预设相似度阈值，确定所述处方数据通过审核。该实施方式基于知识图谱挖掘药品信息与药品信息、药品信息与诊断信息、诊断信息与诊断信息之间的关系，能够解决处方数据中诊断描述多样化的问题。
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公开(公告)号：CN115631871B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211652582.2
申请日：2022-12-22
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC: G16H70/40 , G06F40/126 , G06F40/279 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种药物相互作用等级的确定方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：基于药学知识库对人体指标变化描述文本进行处理，得到第一指标变化信息；使用对比学习技术对人体指标变化描述文本进行关系抽取，得到第二指标变化信息；根据第一指标变化信息和第二指标变化信息，通过预先训练的多层感知分类器得到人体指标变化描述文本对应的药物相互作用等级。该实施方式避免药物名称对多层感知分类器训练和使用的影响，通过药学知识和药学文本对药物相互作用等级进行判断，使用对比学习技术对药学文本进行关系抽取，通过多层感知分类器得到药物相互作用等级，提高了药物相互作用等级判断的准确性。
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公开(公告)号：CN115718809A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211661518.0
申请日：2022-12-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种知识图谱补全模型的训练方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：从待补全知识图谱所属的领域的专业数据中，确定出与待补全知识图谱中的三元组相关的目标三元组，得到训练集；根据专业数据中与待补全知识图谱中的元素相关的目标数据，确定待补全知识图谱中的元素的表示信息；通过训练集，训练以表示信息为初始值的初始知识图谱补全模型，得到训练后的知识图谱补全模型。本申请可以自动地生成训练集和融合了专业领域知识的文本语义的初始表示信息，有助于提高模型的训练效率以及训练后的知识图谱补全模型的准确度；通过训练后的知识图谱补全模型对待补全知识图谱进行补全，提高了得到的补全知识图谱的完备性。
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公开(公告)号：CN115718809B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211661518.0
申请日：2022-12-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种知识图谱补全模型的训练方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：从待补全知识图谱所属的领域的专业数据中，确定出与待补全知识图谱中的三元组相关的目标三元组，得到训练集；根据专业数据中与待补全知识图谱中的元素相关的目标数据，确定待补全知识图谱中的元素的表示信息；通过训练集，训练以表示信息为初始值的初始知识图谱补全模型，得到训练后的知识图谱补全模型。本申请可以自动地生成训练集和融合了专业领域知识的文本语义的初始表示信息，有助于提高模型的训练效率以及训练后的知识图谱补全模型的准确度；通过训练后的知识图谱补全模型对待补全知识图谱进行补全，提高了得到的补全知识图谱的完备性。
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