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公开(公告)号：CN114255872A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111525272.X
申请日：2021-12-14
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种风险预测方法、装置、设备及存储介质，其中，风险预测方法包括：获取目标对象的医学文本，其中，医学文本包括若干条就诊记录；将若干条就诊记录分别结构化，得到若干条就诊记录分别对应的就诊图，其中，就诊图包含对应的就诊记录中的就诊要素和就诊要素之间的关系；按若干条就诊记录分别对应的就诊时间，将若干条就诊记录分别对应的就诊图串联，得到就诊时序图；利用就诊时序图，预测目标对象未来存在的风险。本申请提供的风险预测方法可根据对目标对象的若干条就诊记录处理得到的就诊时序图预测出目标对象未来存在的风险。
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公开(公告)号：CN114023423A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111258258.8
申请日：2021-10-27
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智能交班方法、装置以及设备，智能交班方法包括：从医院信息系统获取所有患者的病历信息；对于每个第一患者，获取第一患者的病历信息的关注标签；若关注标签为是，则输出第一患者的第一交班日志。本申请依据患者的病历信息自动识别需要关注的患者，并自动输出需要关注的患者的必要病历信息，避免交班时因完成交接日志而消耗医务人员精力、耽误临床工作以及交班日志出现描述不清和无法识读的问题。
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公开(公告)号：CN111710413A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010553103.6
申请日：2020-06-17
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本申请提出一种患者对比方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：分别获取第一患者与第二患者的基本信息和就诊信息，其中，所述就诊信息，至少包括患目标疾病时的就诊医院信息；至少根据所述第一患者与所述第二患者的基本信息和就诊信息，识别所述第一患者和所述第二患者是否为相似患者。上述处理过程，通过对比第一患者与第二患者的基本信息以及患目标疾病时的就诊医院信息，能够判断第一患者与第二患者的基本信息是否相似，以及判断第一患者与第二患者在患相同的疾病时的治疗过程是否相似，两方面相结合，能够确定第一患者与第二患者是否为医学上的相似患者，尤其是可以确定第一患者与第二患者是否为针对目标疾病的相似患者。
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公开(公告)号：CN114328953A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111564774.3
申请日：2021-12-20
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种病历分析方法、设备及计算机可读存储介质，该病历分析方法包括：获取临床表现相对于疾病类型的初始似然比；获取临床表现相对于疾病类型的权威似然比；结合初始似然比和权威似然比，确定临床表现相对于疾病类型的最终似然比；获取待诊断疾病的病历信息；利用最终似然比和病历信息获取临床表现和待诊断疾病的相关性，得到待诊断疾病的分析结果。通过上述方式，本发明能够提高病历分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114282606A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111578888.3
申请日：2021-12-22
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
IPC: G06K9/62 , G06F40/126 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种对象识别方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备。该方法包括：通过生成目标场景中的待识别对象所对应的文本描述数据和图结构数据，图结构数据包括待识别对象中的关键词以及各关键词之间的关联关系，并分别对文本描述数据和图结构数据进行特征编码，以得到文本描述数据所对应的文本编码特征和图结构数据所对应的图编码特征，并对文本编码特征和图编码特征进行融合处理，以确定待识别对象所对应的识别结果。本申请可保留待识别对象中的更多原始信息，可最大化利用待识别对象中的特征，根据文本描述信息和图结构数据信息一起来实现待识别对象的识别，提高了待识别对象识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114266230A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111644937.9
申请日：2021-12-30
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
IPC: G06F40/157 , G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种文本结构化处理方法、装置、存储介质及计算机设备。该方法包括：基于知识字典中的实体及实体类型，对待结构化处理的文本信息进行实体提取编码处理，得到文本信息中的各实体的实体编码特征，将文本信息对应的文本字符特征与实体编码特征进行拼接处理，得到包括文本字符特征和实体编码特征的特征集合，获取特征集合中各特征相对于文本信息的实体注意力权重，根据实体注意力权重，对文本信息进行编码得到文本信息所对应的文本编码特征，文本编码特征进行解码得到文本信息中的结构化信息。本申请可同时抽取文本信息中的关联关系和实体，消除了误差传播，增强了不同实体之间的信息交互，提高了文本结构化处理的准确性。
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公开(公告)号：CN111259111B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010032543.7
申请日：2020-01-13
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于病历的辅助决策方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定病历文本，以及病历文本的关键信息和/或潜在信息；将病历文本，以及病历文本的关键信息和/或潜在信息输入至语义提取模型，得到语义提取模型输出的病历语义表示；基于病历语义表示进行辅助决策；其中，语义提取模型是基于样本病历语义表示和匹配病历语义表示的相似度训练得到的；样本病历语义表示和匹配病历语义表示是语义提取模型基于样本病历文本、匹配病历文本、样本病历文本的样本关键信息和/或样本潜在信息，以及匹配关键信息和/或匹配潜在信息确定的。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，提高了辅助决策的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113990460A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111044289.3
申请日：2021-09-07
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种问诊推荐方法、计算机设备及存储装置，该方法包括：基于问诊目标的问诊症状信息，获取问诊目标的疾病信息；获取问诊目标的疾病信息的编码特征信息；利用编码特征信息，确定问诊目标的问诊路径。上述方案，能够提升问诊效率。
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公开(公告)号：CN113053516A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110324897.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种对抗样本生成方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取与患者病情有关的原始医学数据，作为目标样本；以目标样本为依据，生成能够表征对抗样本的语义的向量，作为目标样本对应的对抗样本语义向量；基于目标样本对应的对抗样本语义向量，生成目标样本对应的对抗样本。经由本申请提供的对抗样本生成方法可自动生成对抗样本，采用生成的对抗样本对深度神经网络模型进行训练，可提高深度神经网络模型的鲁棒性，从而使得深度神经网络模型即便针对对抗样例也能输出正确的预测结果。
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公开(公告)号：CN111627561A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010451469.2
申请日：2020-05-25
Applicant: 安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司 , 科大讯飞股份有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H70/00 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种标准症状抽取方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待抽取标准症状的病历文本；提取所述病历文本的病历症状区域特征，并基于所述病历文本的病历症状区域特征和每一标准症状的标准症状特征进行标准症状抽取，得到所述病历文本对应的标准症状抽取结果；其中，所述每一标准症状的标准症状特征是基于知识图谱确定的。本发明实施例提供的标准症状抽取方法、装置、电子设备和存储介质，提高了标准症状抽取的准确性，同时还降低了标准症状抽取结果的离谱率。
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