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公开(公告)号：CN118762370A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411240526.7
申请日：2024-09-05
申请人： 四川大学华西医院 , 华景数字医疗科技(成都)有限公司 , 太平洋健康保险股份有限公司
IPC分类号： G06V30/148 , G06V30/26 , G06V30/41 , G16H15/00
摘要： 本申请涉及报告单信息提取相关技术领域，具体涉及一种肺结节检验报告单信息提取方法、装置、设备及存储介质。其中，方法包括：获取肺结节检验报告单图片；通过OCR文字识别技术，提取肺结节检验报告单图片中的文本，得到目标文本；基于预先构建的大语言模型对所述目标文本进行纠错，得到纠错后文本；基于纠错后文本，在预设的知识库中进行检索，得到相关文档；将纠错后文本和所述相关文档作为提示词，基于提示词，生成提取结果；其中，所述提取结果包括：按照预设的格式排列的，用于对肺结节检验报告单的内容进行说明的内容；所述预设的知识库为基于公开的医学文献和用户反馈数据构建的。如此可以准确、快速地从肺结节检验报告单中提取关键信息。
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公开(公告)号：CN118737203A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410722488.2
申请日：2024-06-05
申请人： 四川大学 , 华景数字医疗科技(成都)有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向帕金森病的因果语音数字生物标志物分析方法和装置，属于智能医疗技术领域，包括：采集帕金森病患者和健康人群的语音数据并进行数据预处理；对语音数据进行特征提取得到若干语音特征；利用语音迭代因果发现算法，建立语音特征和帕金森病之间的初步因果图，引入权衡因子，根据权衡因子和语音特征之间的条件独立性测试结果，得到更新后因果图；找到更新后因果图中语音特征之间的等价类，根据所述等价类得到最终因果图；实际检测时，根据最终因果图中语音特征和输入语音中语音特征的相似度，判断语音是否来自帕金森病患者。本发明通过构建语音数据和帕金森病间的因果图，为早期帕金森病的检测提供更多的线索和依据。
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公开(公告)号：CN118588226B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411069804.7
申请日：2024-08-06
申请人： 四川大学华西医院 , 华景数字医疗科技(成都)有限公司
IPC分类号： G16H10/60 , G16H20/10 , G06N3/0455
摘要： 本申请涉及用药策略相关技术领域，具体涉及一种抗癫痫药用药策略优化模型的训练方法、优化方法及装置。其中，方法包括：获取预设数量的临床数据，并预处理临床数据；基于临床数据，生成训练数据；其中，每一训练数据，包括状态数据、动作数据和奖励数据；状态数据用于表征患者的身体情况；动作数据用于表征采用的用药策略；奖励数据用于表征疗效、不良反应和血药浓度；基于训练数据对预先搭建的强化学习模型进行训练，直至强化学习模型的验证评估结果符合预设要求，得到抗癫痫药用药策略优化模型。如此，抗癫痫药用药策略优化模型，可以自患者自身的实际信息出发，综合考量疗效、不良反应和血药浓度，生成用药策略。
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公开(公告)号：CN118588226A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411069804.7
申请日：2024-08-06
申请人： 四川大学华西医院 , 华景数字医疗科技(成都)有限公司
IPC分类号： G16H10/60 , G16H20/10 , G06N3/0455
摘要： 本申请涉及用药策略相关技术领域，具体涉及一种抗癫痫药用药策略优化模型的训练方法、优化方法及装置。其中，方法包括：获取预设数量的临床数据，并预处理临床数据；基于临床数据，生成训练数据；其中，每一训练数据，包括状态数据、动作数据和奖励数据；状态数据用于表征患者的身体情况；动作数据用于表征采用的用药策略；奖励数据用于表征疗效、不良反应和血药浓度；基于训练数据对预先搭建的强化学习模型进行训练，直至强化学习模型的验证评估结果符合预设要求，得到抗癫痫药用药策略优化模型。如此，抗癫痫药用药策略优化模型，可以自患者自身的实际信息出发，综合考量疗效、不良反应和血药浓度，生成用药策略。
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公开(公告)号：CN118629398A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410706490.0
申请日：2024-06-03
申请人： 四川大学 , 华景数字医疗科技(成都)有限公司
IPC分类号： G10L15/06 , G10L15/08 , G10L15/16 , G10L19/032 , G10L21/003 , G10L21/0232 , G10L21/14 , G10L25/66 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于特征金字塔的帕金森语音数字生物标志物提取及分类方法和装置，属于智能医疗技术领域，包括：将语音信号转化成声谱图，利用ResNet‑50卷积网络获取声谱图不同尺度的特征图，对特征图进行干预，以学习特征图的重要性，基于重要性对特征进行加权融合，以加权融合后的特征作为帕金森语音数字生物标志物。本发明能够明显提高PD早期诊断的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117089104A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310982399.7
申请日：2023-08-06
申请人： 四川大学
摘要： 本发明属于聚乳酸材料领域，具体涉及一种高压电高结晶多孔立构复合聚乳酸材料及其制备和应用。本发明提供一种高压电高结晶多孔立构复合聚乳酸材料的制备方法，所述方法为：先将左旋聚乳酸、右旋聚乳酸和致孔剂在180～220℃的温度下熔融共混3～10min得到共混物；然后对共混物进行后处理即得所述高压电高结晶多孔立构复合聚乳酸材料；其中，各原料的比例为：左旋聚乳酸20～45重量份，右旋聚乳酸20～45重量份，致孔剂10～60重量份；所述致孔剂为与聚乳酸有良好相容性的，熔融共混过程中能够产生气体的物质。本发明的制备方法能够得到兼具高结晶度和高孔隙率的多孔立构复合聚乳酸粉末。
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