健康风险评估方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115295162A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202211029417.1

    申请日:2022-08-25

    Abstract: 本申请提出一种健康风险评估方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取临床记录对应的临床记录特征;利用预先训练的关键特征提取网络,从临床记录特征提取得到临床记录特征中的关键特征;根据关键特征确定健康风险评估结果。其中,关键特征提取网络的训练是基于第一损失函数对关键特征提取网络的参数进行修正;第一损失函数通过计算样本临床记录特征中样本关键特征的先验分布与样本临床记录特征中样本关键特征的后验分布之间的差异而确定。采用本申请的技术方案,关键特征提取网络在训练过程中并未对样本进行关键特征的标注,实现了无监督的训练,提高了关键特征提取网络的训练效率,以使健康风险评估的效率提高。

    一种医用的在线交流系统及设备
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114822879A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210577337.3

    申请日:2022-05-25

    Abstract: 本申请实施例公开了一种医用的在线交流系统及设备,包括多个交流入口模块和多个交流功能模块;该多个交流入口模块包括患者与患者交流模块、医务人员与医务人员交流模块、医务人员与患者交流模块。患者与患者交流模块、医务人员与医务人员交流模块、医务人员与患者交流模块用于提供交流入口;多个交流功能模块用于从多个交流功能模块中选择第一交流功能模块或第二交流功能模块,以为第一患者终端或第一医务人员终端提供交流功能。可见,本申请实施例为患者与患者之间、医务人员与医务人员之间、医务人员与患者之间提供一个共同的交流系统,便于患者与患者之间进行交流,医务人员与医务人员之间进行交流,医务人员与患者之间进行交流。

    资源预约方法、资源预约系统、电子设备和存储装置

    公开(公告)号:CN114649087A

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202210538037.4

    申请日:2022-05-18

    Abstract: 本申请公开了一种资源预约方法、资源预约系统、电子设备和存储装置,该预约方法包括:获得预约用户的基础数据,向预约用户发送核实选项;响应于预约用户确认核实选项,基于确认后的基础数据生成预约用户对应的预约信息;基于历史占用用户的历史数据,得到当前占用用户占用资源的剩余时长预估结果;历史数据包括历史占用用户的基础数据和占用总时长;基于预约信息和剩余时长预估结果,得到预约用户获取资源的预计等待时长;其中,预约用户包括待入院的患者,当前占用用户包括已入院的患者,历史占用用户包括已出院的患者,基础数据包括身份信息和病患信息,资源包括医院床位。上述方案,能够提高资源预约的效率和资源的利用率。

    医学术语标准化方法、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113010685B

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202110204614.1

    申请日:2021-02-23

    Abstract: 本申请公开了一种医学术语标准化方法、电子设备和存储介质,属于医疗信息技术领域。本申请公开的医学术语标准化方法首先获取电子病历中的标注症状表示和标准症状表示的集合,再基于注意力机制获取第一症状序列的第一初始集合,然后利用该第一初始集合和基于条件随机场获取的第二症状序列形成的第二集合获取最终症状序列集合。最终症状序列集合由与电子病历的关键信息对应的标准化医学术语表达的标准症状序列形成,而且,该最终症状序列是注意力机制和条件随机场相互补充的结果,能够更全面地提取电子病历中的关键信息,并尽可能将所有关键信息转化为标准医学术语,从而提高对电子病历中医疗数据的检索、分析和利用的效率。

    模型预训练及自然语言处理方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114780691B

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202210701343.5

    申请日:2022-06-21

    Abstract: 本申请公开了一种模型预训练及自然语言处理方法、装置、设备及存储介质,本申请在预训练模型过程中,获取到训练文本及所属领域的知识图谱,基于知识图谱查找训练文本中匹配的目标实体词,以及训练文本所匹配的三元组,将训练文本中目标实体词进行掩码,得到掩码后训练文本,同时,选取一目标实体词,将其中头实体词和关系词与训练文本拼接,得到拼接后训练文本,进而以预测掩码后训练文本中被掩码的目标实体词,及预测拼接后训练文本包含的目标三元组中的尾实体词为目标,训练神经网络模型,得到预训练模型。由此可见,本申请将训练文本所属领域的知识图谱中的知识融入到模型预训练过程中,促进了模型对相关领域知识的理解和掌握。

Patent Agency Ranking