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公开(公告)号：CN117690572B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311809533.X
申请日：2023-12-25
申请人： 南京天溯自动化控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多元回归的CT使用时间风险预测方法、装置、设备及介质，涉及医疗设备技术领域。本发明首先分析影像球管使用时长的关键因素，分析使用时间与关键因素之间的相关性，构建CT球管使用时间预测模型，通过该CT球管使用时间预测模型，预测当前CT球管的预测使用时间，与CT球管的实际使用时间作对比，进而评估CT球管使用风险。本发明相较于传统的基于单一因素预测模型来说，考虑了多个影响因素，结合统计分析、数学算法等，建立更准确的预测模型，提高预测精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN117690565A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311803393.5
申请日：2023-12-25
申请人： 南京天溯自动化控制系统有限公司
IPC分类号： G16H40/20 , G06Q10/0639 , G06F18/27 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种医院节能措施质量分析方法及其实施的云端运营系统，首先是搭建一套云端运营系统，按照专业系统及一般系统建立云端节能措施及因子库，利用云端数据形成的医院能耗数据库作为节能措施节能量测算的数据来源，然后通过图神经网络算法进行拟合出节能关联因子对应的节能模型，通过得到的节能模型进行质量评估和对标检测等工作。可见，本发明能通过利用云端运营系统汇集海量医院数据，利用大数据，建立医院的节能措施的质量评价标准，使现场的执行节能动作有标准可量化，充分挖掘医院的节能空间，有效提高医院能源管理的节能率。
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公开(公告)号：CN117668700A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311795998.4
申请日：2023-12-25
申请人： 南京天溯自动化控制系统有限公司
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/27 , G06F17/18 , G16H40/20
摘要： 本发明提供基于在线变化点检测的医院综合能源边界识别方法及系统，系统包含智慧医院管理平台、能源管理模块和相关性分析模块；智慧管理平台用于集成医院多个系统模块，统一数据；能源管理模块用于采集用能设备数据，建立用能节点模型，建立用能节点与设备的关联关系，统计节点能耗数据；相关性分析模块用于建立影响因子库，建立影响因子与用能节点的关联关系，通过Person相关系数分析能源边界与影响因子之间的关联性；其中，基于贝叶斯在线变化点检测、二次阈值判断的边界自动识别方法，找出出现能耗抬升的时间点。本发明能够自动识别医院能耗变化点，并对出现变点的原因进行识别的系统，实现医院综合能源领域的用能监控与分析。
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公开(公告)号：CN117649668A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311789766.8
申请日：2023-12-22
申请人： 南京天溯自动化控制系统有限公司
IPC分类号： G06V30/148 , G06N10/00 , G06N3/048 , G06N3/0499
摘要： 本发明实施例公开了一种医疗设备计量证书识别和分析方法，其中，方法包括：获取目标计量证书图像；将所述目标计量证书图像输入至经过预先训练的目标计量证书识别模型中，得到所述目标计量证书图像的目标计量证书识别结果；对目标计量证书识别结果的准确性进行分析，得到目标识别分析结果；其中，所述目标计量证书识别模型包括目标字特征识别子模型，所述目标字特征识别子模型是基于量子优化的方式训练得到的模型。本发明实施例的技术方案解决了现有技术中无法对计量证书图像进行精确识别，以及对识别结果进行后续分析的问题，可以提高对计量证书图像识别的精度和准确度，还可以基于识别结果进行多角度分析，提高识别结果的利用率。
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公开(公告)号：CN117649940A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311795799.3
申请日：2023-12-22
申请人： 南京天溯自动化控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种传染病的预测系统，该预测系统包括：历史诊疗信息库、区域风险地址库和传染病预测装置；其中，传染病预测装置包括预测诊疗风险数据获取模块，用于从历史诊疗信息库中获取与目标患者标识对应的预测诊疗风险数据；预测区域风险数据确定模块，用于基于区域风险地址库和目标患者标识对应的到访区域数据，确定预测区域风险数据；预测患病风险数据确定模块，用于基于目标患者标识对应的当前症状数据，确定预测患病风险数据；目标传染病确定模块，用于基于预测诊疗风险数据、预测区域风险数据和预测患病风险数据，确定目标患者标识对应的目标传染病。本发明实施例显著提高了传染病的预测准确度。
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公开(公告)号：CN117649929A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311796440.8
申请日：2023-12-22
申请人： 南京天溯自动化控制系统有限公司
IPC分类号： G16H40/20 , G06Q10/0631
摘要： 本发明公开了一种移动医疗资源的调配方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待测科室中的移动医疗资源中至少一个移动医疗设备分别对应的设备时长数据集；其中，设备时长数据集中包含移动医疗设备与多个历史日期分别对应的单日使用时长；获取移动医疗资源对应的待测设备数量、移动医疗设备的单日计划时长以及设备时长数据集中各历史日期对应的待测日期数量；基于各单日使用时长、待测设备数量、单日计划时长和待测日期数量，确定移动医疗设备的待测长期使用率；基于待测长期使用率，对待测科室的移动医疗资源执行调配操作。本实施例解决了传统的移动医疗资源的分配不合理的问题，提高了可移动医疗设备的使用率。
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公开(公告)号：CN117556217A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311795999.9
申请日：2023-12-25
申请人： 南京天溯自动化控制系统有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , H05K7/20 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于异构图神经网络和强化学习的水冷中央空调节能控制方法，该方法根据实际水冷中央空调制冷机房环境建立异构图神经网络模型，利用训练数据集训练该模型，将训练好的模型模拟制冷机房的运行环境；再建立强化学习模型，并置于模拟制冷机房运行环境进行训练学习，结合真实中央空调运行数据进行评估，直到节能效果满足要求，才停止训练，将训练好的强化学习模型导入控制终端，进行推理下发控制指令进行节能调控。本发明使用异构图神经网络作为控制模型，仅更新节点之间是否存在关系，不需要更新数据的权重和偏置，从而降低训练时间，节约训练成本，通过本发明对控制指令进行安全评估，预测和审核控制指令下发，保障系统的安全运行。
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公开(公告)号：CN117649929B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311796440.8
申请日：2023-12-22
申请人： 南京天溯自动化控制系统有限公司
IPC分类号： G16H40/20 , G06Q10/0631
摘要： 本发明公开了一种移动医疗资源的调配方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待测科室中的移动医疗资源中至少一个移动医疗设备分别对应的设备时长数据集；其中，设备时长数据集中包含移动医疗设备与多个历史日期分别对应的单日使用时长；获取移动医疗资源对应的待测设备数量、移动医疗设备的单日计划时长以及设备时长数据集中各历史日期对应的待测日期数量；基于各单日使用时长、待测设备数量、单日计划时长和待测日期数量，确定移动医疗设备的待测长期使用率；基于待测长期使用率，对待测科室的移动医疗资源执行调配操作。本实施例解决了传统的移动医疗资源的分配不合理的问题，提高了可移动医疗设备的使用率。
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公开(公告)号：CN117649668B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311789766.8
申请日：2023-12-22
申请人： 南京天溯自动化控制系统有限公司
IPC分类号： G06V30/148 , G06N10/00 , G06N3/048 , G06N3/0499
摘要： 本发明实施例公开了一种医疗设备计量证书识别和分析方法，其中，方法包括：获取目标计量证书图像；将所述目标计量证书图像输入至经过预先训练的目标计量证书识别模型中，得到所述目标计量证书图像的目标计量证书识别结果；对目标计量证书识别结果的准确性进行分析，得到目标识别分析结果；其中，所述目标计量证书识别模型包括目标字特征识别子模型，所述目标字特征识别子模型是基于量子优化的方式训练得到的模型。本发明实施例的技术方案解决了现有技术中无法对计量证书图像进行精确识别，以及对识别结果进行后续分析的问题，可以提高对计量证书图像识别的精度和准确度，还可以基于识别结果进行多角度分析，提高识别结果的利用率。
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公开(公告)号：CN117690572A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311809533.X
申请日：2023-12-25
申请人： 南京天溯自动化控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多元回归的CT使用时间风险预测方法、装置、设备及介质，涉及医疗设备技术领域。本发明首先分析影像球管使用时长的关键因素，分析使用时间与关键因素之间的相关性，构建CT球管使用时间预测模型，通过该CT球管使用时间预测模型，预测当前CT球管的预测使用时间，与CT球管的实际使用时间作对比，进而评估CT球管使用风险。本发明相较于传统的基于单一因素预测模型来说，考虑了多个影响因素，结合统计分析、数学算法等，建立更准确的预测模型，提高预测精度和可靠性。
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