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公开(公告)号:CN118737444A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410682836.8
申请日:2024-05-29
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司
Abstract: 本发明涉及伤情鉴定,具体涉及一种基于电子胶片的伤情辅助鉴定方法,获取电子胶片,并围绕电子胶片构建训练数据集;对训练数据集进行数据分析,并根据分析结果选择合适的机器学习模型构建伤情等级判断模型;根据具体应用场景和数据类型选择合适的深度学习模型构建标明患处详情模型;利用训练数据集分别对伤情等级判断模型、标明患处详情模型进行模型训练,得到训练好的伤情等级判断模型、标明患处详情模型;基于新的电子胶片分别生成对应的伤情等级判断结果、患处标记结果,用于辅助伤情鉴定;本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法为患者提供伤情等级参考,以及不能辅助伤情鉴定以提高伤情鉴定的准确性和效率的缺陷。
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公开(公告)号:CN118299033A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410389803.4
申请日:2024-04-01
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司
IPC: G16H50/20 , H04L9/32 , G06V30/19 , G06F40/284
Abstract: 本申请公开了一种解读医用信息的方法、装置、电子设备及存储介质,该方法中,接收客户端发送的解读请求,解读请求包括客户端的登陆令牌和初始医用信息;在客户端的登陆令牌表征身份有效,对初始医用信息进行预处理,获得目标医用信息;将目标医用信息输入预设医用信息解读模型,获得目标解读结果;预设医用信息解读模型为基于医用信息数据集对大语言LLM模型训练生成的;向客户端发送目标解读结果。如此,仅需用户通过客户端输入解读请求,即可获得目标解读结果,降低了医用信息解读的局限性,能够帮助用户更好解读医用信息;并且LLM模型具有较强的学习能力以及学习上下文信息机制,使得训练生成的预设医用信息解读模型能够准确地解读医用信息。
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公开(公告)号:CN119361119A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411327373.X
申请日:2024-09-23
Applicant: 安徽影联云享医疗科技有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H10/20 , G06F18/214 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及临床医学,具体涉及一种基于AI的辅助诊断方法,收集大量临床数据,并对临床数据进行数据处理;从临床数据中提取关键特征,并对临床数据进行标注,以构建训练集、验证集和测试集;利用训练集对辅助诊断模型进行模型训练,得到训练好的辅助诊断模型;将训练好的辅助诊断模型部署至医疗信息系统中,以对新的临床数据进行实时处理,给出相应的诊断建议;本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法有效提高诊断的准确性和效率,以及不能减轻医生工作负担的缺陷。
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