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公开(公告)号：CN112712906B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202011591050.3
申请日：2020-12-29
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种视频图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过患者的病情描述信息自动确定出视频图像中问诊医生的关注区域，可以保证关注区域的准确检测。而且，将确定的关注区域连同视频图像一同发送至问诊医生对应的诊疗终端，可以保证诊疗终端在接收到关注区域时自动对视频图像进行标记并展示，为问诊医生的线上问诊提供便利。而且，患者只需要保证摄像头对准病灶部位即可，并不需要再拉近摄像头与病灶部位的距离或者对摄像头位置进行频繁调整，进而减少了诊疗终端展示的视频图像失焦不清晰、不稳定的情况出现，大幅度提高诊疗终端接收到的视频图像的稳定性，进而达到线上问诊的效果，提高了患者以及问诊医生的体验感。
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公开(公告)号：CN118155814A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410159301.2
申请日：2024-02-04
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提出一种医护管理系统，包括家庭护理预约子系统，其中该家庭护理预约子系统包括预约项目分类单元和多个项目预约单元，不同的项目预约单元各自对应不同的诊疗项目。预约项目分类单元能够从多个项目预约单元中，确定出符合用户诊疗需求的项目预约单元，项目预约单元能够根据用户诊疗需求，预约相应的医护人员进行上门诊疗。如此设置，将家庭护理和医院就医平台打通，用户可以根据自己情况预约上门医疗服务，不需要去医院即可得到相应的医疗服务，有效缓解了部分人存在的就医困难的问题。
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公开(公告)号：CN117198512A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311467638.1
申请日：2023-11-07
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H10/60 , G16H20/10 , G06N20/20 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种给药量预测方法及相关装置、设备和存储介质，其中，给药量预测方法包括：获取目标对象本次使用目标药物之前最新的病历数据和样本对象历史使用目标药物之前最新的样本病历数据；基于样本病历数据，提取多个第一预设种类的样本属性特征和多个第二预设种类的样本时变特征；基于此训练第一给药预测模型直至收敛，得到第一预设种类的第一重要度和第二预设种类的第二重要度，以此选择第一目标种类和第二目标种类；基于病历数据，提取属于第一目标种类的属性特征和属于第二目标种类的时变特征，进而据此进行预测，得到目标对象本次使用目标药物的预测给药量。上述方案，能够降低给药量预测的人力成本，并提升给药量预测的精度。
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公开(公告)号：CN114328918B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202111589107.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开一种医疗数据处理方法、装置、电子设备和存储介质；包括：获取目标用户的当前文本数据；对当前文本数据进行标签提取处理，得到目标用户对应的目标标签；根据标签与状态恢复流程的对应关系、以及目标标签，获取目标用户对应的负面状态恢复流程，其中，负面状态恢复流程为协助目标用户对负面状态进行恢复的流程；根据预先设置的发送规则，向目标用户终端发送与负面状态恢复流程相关的第一数据，以协助目标用户对负面状态进行恢复，其中，目标用户终端为与目标用户对应的终端。本申请实施例与现有技术相比，可以令普通群众的生理或心理的负面状态快速、及时地得到关注和帮助。
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公开(公告)号：CN119400455A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411671704.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种医疗会诊方法、系统、相关设备及计算机程序产品，本申请能够对患者多模态信息进行收集和管理，提高会诊效率。通过配置的一个以上的AI智能体，能够与会诊医生进行实时多轮对话。借助人工智能算法，实现人机多轮对话、理解患者的多模态信息，给出针对性意见。既提高了诊断准确率，又提高了医生的工作效率。此外，本申请还能够记录和管理会诊流程，对于会诊结束后的会诊报告填写流程，可以支持操作对象引用会诊期间每轮对话过程每个AI智能体的意见，不需要医生详细记忆或反复切换页面查看，提高会诊报告撰写效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118486476A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410601086.7
申请日：2024-05-15
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/70 , G06N5/025 , G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本申请公开了一种有毒文本处理方法及装置，本申请将文本解毒任务进行了拆解，可以拆解为毒性评估、毒性文本片段检测、毒性文本片段掩码替换、文本解毒重构等几个环节，上述拆解后的各步骤符合思维链式的处理逻辑，相互结合可以更好的达到文本解毒目的，保证了文本的数据安全。上述各拆解后任务可以分步骤执行；也可以按照思维链式组织成提示指令模板，进而采用提示指令模板构建提示指令，以指示大语言模型按照思维链依次执行各任务，得到不含毒性信息的重构文本。采用后一种方案时，能够充分利用大语言模型强大的推理能力及文本生成能力，通过构建提示指令模板可以使得文本解毒工作更加通用规范。
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公开(公告)号：CN117786069A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311731807.8
申请日：2023-12-15
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 一种医疗问答方法、装置、系统、机器人、存储介质及设备。所述方法包括：到与所述第一输入问题相关的若干候选文档；所述医疗知识库包括若干医疗知识文档；利用第一大语言模型，对检索得到的与所述第一输入问题相关的若干候选文档进行处理，得到带有参考来源的第一数据；将所述带有参考来源的第一数据，输入至第二大语言模型中，得到所述第一输入问题对应的回复并输出。采用上述方案，可以克服现有利用大语言模型实现的医疗问答机器人存在的问题。
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公开(公告)号：CN119742046A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202311272896.4
申请日：2023-09-27
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H20/10 , G16H40/67 , G16H20/60 , G16H20/30 , G06N5/04 , G06F16/3329 , G16H10/60 , G16H15/00 , G06F21/57 , G06F21/62 , G06N3/045
Abstract: 本申请公开了一种基于医疗大模型的患者服务方法及装置、设备和存储介质，其中，基于医疗大模型的患者服务方法包括：获取目标患者在目标服务场景下的服务请求数据；其中，目标服务场景为以下医疗服务场景中任一者：诊前指导、诊中指引、诊后康复、健康问答、用药指导、疾病预防、便民服务；将服务请求数据输入至医疗大模型进行分析，并获取在目标服务场景下医疗大模型为目标患者提供的医疗服务建议。上述方案，能够自动为患者提供医疗服务建议，避免医护人员紧张，无法及时为患者提供医疗服务。
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公开(公告)号：CN119721035A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411754103.7
申请日：2024-12-02
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/35 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种情绪评估方法、装置、设备及介质，其中方法包括：接收用户对于当前轮次的情绪评估问题的交互反馈信息；基于交互反馈信息，与用户进行交互的历史信息，以及情绪评估的提示信息，生成当前轮次的交互输入文本；将当前轮次的交互输入文本输入大型语言模型，得到大型语言模型输出的下一轮次的情绪评估问题，并返回接收所述用户对于下一轮次的情绪评估问题的交互反馈信息，直至交互结束；基于各轮次的交互反馈信息，进行情绪评估。本发明提供的情绪评估方法，通过大型语言模型自动生成情绪评估问题，并进行人机交互，减少了对专业评估人员的依赖。通过交互反馈机制，使提问内容能根据用户情绪实时调整，满足个性化需求。
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公开(公告)号：CN117198512B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311467638.1
申请日：2023-11-07
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H10/60 , G16H20/10 , G06N20/20 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种给药量预测方法及相关装置、设备和存储介质，其中，给药量预测方法包括：获取目标对象本次使用目标药物之前最新的病历数据和样本对象历史使用目标药物之前最新的样本病历数据；基于样本病历数据，提取多个第一预设种类的样本属性特征和多个第二预设种类的样本时变特征；基于此训练第一给药预测模型直至收敛，得到第一预设种类的第一重要度和第二预设种类的第二重要度，以此选择第一目标种类和第二目标种类；基于病历数据，提取属于第一目标种类的属性特征和属于第二目标种类的时变特征，进而据此进行预测，得到目标对象本次使用目标药物的预测给药量。上述方案，能够降低给药量预测的人力成本，并提升给药量预测的精度。
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