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公开(公告)号：CN115617992A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211236358.5
申请日：2022-10-10
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司 , 安徽讯飞医疗股份有限公司武汉分公司
Abstract: 本申请公开了一种标签生成方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备，该方法包括：获取目标对象的对话音频数据和预设量表，预设量表中包括每个场景维度下的先验知识，对该对话音频数据进行识别处理，得到每个场景维度、每个场景维度下的对话文本数据和回答文本数据，根据每个场景维度下的对话文本数据、回答文本数据和先验知识，以及对话音频数据中的每个场景维度出现的时序信息，确定目标对象在时序编码维度上的第一分类结果，根据每个场景维度下的对话文本数据、回答文本数据和先验知识，确定目标对象在预设量表维度上的第二分类结果，根据第一分类结果和第二分类结果，生成目标对象的目标分类标签，提高生成目标分类标签的准确性。
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公开(公告)号：CN115758168A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211415096.9
申请日：2022-11-11
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司 , 安徽讯飞医疗股份有限公司武汉分公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种术语的标准化方法、装置、设备以及计算机可读介质，该方法通过获取原术语，将原术语输入至目标语言表征模型中，由目标语言表征模型得到并输出原术语的词向量；目标语言表征模型通过多个术语三元组对初始语言表征模型进行对比学习训练后得到；术语三元组包括：术语样本、正样本以及负样本，根据原术语的词向量和标准术语的词向量，计算得到原术语和标准术语之间的相似度，然后将与原术语之间的相似度最高的标准术语，确定为与原术语相匹配的标准术语。由于目标语言表征模型通过多个术语三元组对比学习得到，提高了匹配标准术语的准确度，避免了将与原术语的文本重合程度高、但实际却不相匹配的标准术语确定为相匹配的标准术语。
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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
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司
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。
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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
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司
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。
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公开(公告)号：CN114708965B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210631085.8
申请日：2022-06-06
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种诊断推荐方法及装置、电子设备和存储介质，其中，诊断推荐方法包括：基于深度学习模型对目标患者的关键文本进行预测，得到若干候选疾病的第一分值；且关键文本提取自目标患者的病历文本；基于逻辑回归模型将关键文本分别与各候选疾病的参考文本进行匹配，得到各候选疾病的第二分值；再基于各候选疾病的第一分值和第二分值，得到目标患者推荐诊断的最终疾病。上述方案，能够提高推荐准确率。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN115565672A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211290946.7
申请日：2022-10-20
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司
Abstract: 本申请提出一种数据的处理方法、装置、电子设备和存储介质，从测试对象的访谈记录数据中提取得到测试对象的精神状态特征，访谈记录数据包括访谈过程中所记录的视频数据、音频数据和文本数据中的至少两种，然后将对应相同精神状态类别的精神状态特征进行融合处理，得到融合后的精神状态特征，根据融合后的精神状态特征，对访谈记录数据进行基于设定分类标签的数据分类处理，确定访谈记录数据所属的数据类型；其中，设定分类标签包括设定的多种访谈记录数据类型，不同的访谈记录数据类型对应不同精神状态。本申请借助被测对象的音、视频和文本等多模态信息对访谈记录数据进行分类，能够实现快速准确地对访谈记录数据进行分类的目的。
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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
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司
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。
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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
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36
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。
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公开(公告)号：CN115376639A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211029735.8
申请日：2022-08-25
Applicant: 安徽讯飞医疗股份有限公司
IPC: G16H10/60 , G16H50/70 , G06F40/126 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种置信预测方法和诊断推荐方法及装置、设备和介质，其中，置信预测方法包括：基于候选疾病的描述文本进行编码，得到描述文本特征，并基于病历文本进行编码，得到病历文本特征，且描述文本特征由若干子文本的子文本特征融合得到，若干子文本从描述文本划分得到，病历文本特征从在若干时间步分别对病历文本编码得到的候选文本特征选择得到；再基于描述文本特征和病历文本特征进行第一预测，得到第一分值，并基于各子文本特征和各候选文本特征进行第二预测，得到第二分值；并基于第一分值和第二分值，融合得到描述文本的置信分值，且置信分值表征描述文本作为参考以诊断病历文本的可信程度。上述方案，能够提高置信预测的准确性。
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