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公开(公告)号：CN119650101A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411636085.2
申请日：2024-11-15
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种协同诊断方法，该方法通过获取第一对象关联的会诊信息；然后基于会诊信息触发诊断方对会诊信息进行协同诊断，以得到诊断建议，该诊断方包括第二对象和智能体，且诊断建议基于第二对象和智能体针对会诊信息交互所得；并确定诊断建议指示的执行流程；进而触发诊断方对执行流程产生的诊疗动作进行协同判断，以得到诊断结论。从而实现多方交互的协同诊断过程，通过智能体的协同工作，提供疑难症状的深度分析，以及个性化的治疗方案建议，以克服单一输入限制和信息处理能力有限的问题，提高了诊断过程的准确性。
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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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公开(公告)号：CN118733730A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410809589.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种问答方法、装置、相关设备及计算机程序产品，方法包括：获取配置的模型集合中每一大规模语言模型所对应的优势能力问题子集，其中，每一大规模语言模型对于对应的优势能力问题子集内的任一问题的回答结果的质量优于模型集合中其它的大规模语言模型；对于当前请求的问题，计算其与每个大规模语言模型对应的优势能力问题子集的相似度，并确定相似度最高的前K个大规模语言模型；调用前K个大规模语言模型处理当前请求的问题，得到K个回答结果；基于K个回答结果，生成最终回答结果。使得在处理不同类型问题时均能够达到出色的性能表现，也即给出较高质量的回答结果。
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公开(公告)号：CN117828355A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410148630.7
申请日：2024-02-01
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/2431 , G06F40/35 , G06F40/279 , G06F40/205 , G06F16/35 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及情绪判定技术领域，提供一种基于多模态信息的情绪定量模型训练方法及情绪定量方法，该训练方法中引入多模态特征对齐模块，可以将多模态感知能力接入大型语言模型，进而可以通过多模态信息对情绪进行定量分析。通过该训练方法得到的多模态情绪定量模型，模型参数量更多，所承载的知识量更多，具有更强的语言能力，可以充分利用多模态信息表征用户的整体状态，避免信息缺失，得到的分析结果更加准确，能够适配精神心理科场景。此外，通过构建监督微调数据集，将多模态指令遵循能力接入大型语言模型，能够理解受试者的语音特征和视频特征等多模态特征，可以提高多模态情绪定量模型对情绪进行多模态定量的性能。
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公开(公告)号：CN117112796A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310865138.7
申请日：2023-07-13
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06N5/02 , G06N5/022
Abstract: 本申请提出一种关系三元组的构建方法、知识增强方法及其相关装置，能够利用知识图谱的应用场景的知识语料对预训练模型进行微调，得到语言模型，语言模型学习了该应用场景的知识，能够分辨词性符合关系三元组的词性要求的目标语句，是否为符合知识图谱的应用场景的知识元素，然后根据符合上述要求的目标语句构建关系三元组，不需要进行人工标注，避免人工标注的内容很可能无法覆盖所有可能出现的实体、关系，导致知识图谱的质量低下的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116910270A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310915860.7
申请日：2023-07-24
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/335 , G06N5/022
Abstract: 本申请公开了一种多模态心理知识图谱构建方法、装置、设备及存储介质，本申请在获取到纯文本心理知识图谱后，以图谱中的实体节点所包含的文本作为检索词，检索与实体节点相关的其它模态知识信息，如语音模态、视觉模态的知识信息，计算实体节点所包含的文本，与检索到的实体节点相关的每条其它模态知识信息间的相关度，筛选出相关度满足条件的目标其它模态知识信息，将目标其它模态知识信息作为实体节点的关联信息添加到纯文本心理知识图谱中，构建多模态心理知识图谱。本申请构建的多模态心理知识图谱包含了多模态的心理学知识信息，其内容更加丰富，可以更好地满足下游应用的需求。
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公开(公告)号：CN115905532A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211427460.3
申请日：2022-11-14
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司 , 首都医科大学附属北京安定医院
Abstract: 本发明提供一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取至少两个场景下的对话文本；基于所述至少两个场景下的对话文本的语义特征之间的相关性，对所述至少两个场景下的语义特征进行特征融合，得到融合语义特征；基于所述融合语义特征进行情绪识别。本发明提供的方法、装置、电子设备及存储介质，基于至少两个场景下的对话文本的语义特征之间的相关性，对至少两个场景下的语义特征进行特征融合，并对特征融合所得的融合语义特征进行情绪识别，由此，可以提取得到更完整的语义特征信息，从而保证情绪识别过程中能够参考到完整、全面的对话文本提供的情绪信息，由此确保情绪识别的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN119849631A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411951252.2
申请日：2024-12-27
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06F16/3329
Abstract: 本发明提供一种多阶段知识增强的模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及自然语言处理技术领域，该方法通过多任务训练，可以使备选模型增强对知识的理解和记忆，通过对备选模型进行训练，可以使得到的目标语言模型完成复杂知识问题的答案推理。该方法通过逐层递进的方式，逐步从多任务训练的记忆、理解、推理过程到复杂知识问题的场景融合，全面提升了目标语言模型的知识运用能力，从而解决现有技术在复杂知识推理上的局限性问题。
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公开(公告)号：CN116313120A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211730762.8
申请日：2022-12-30
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G06F40/242 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 本申请提出一种模型预训练方法、医学应用任务处理方法及其相关装置，模型预训练方法包括：基于预先构建的医学知识库，构建训练样本，医学知识库包括：医学字典、电子病历、医学知识图谱和医学考题中的至少一种；利用训练样本，对医学应用模型进行医学知识预测训练，得到预训练的医学应用模型，以便将医学知识库对应的医学知识融入到医学应用模型中。采用本申请的技术方案，可以将医学知识库中的医学知识融入到医学应用模型中，能够提高医学应用模型对医学文本的语言处理准确率，从而提高基于该医学应用模型的医疗领域任务的执行准确率。
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公开(公告)号：CN119849572A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411883600.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N5/022 , G06F16/38 , G06F16/58
Abstract: 本发明提供一种跨模态哈希检索模型的训练方法、跨模态哈希检索方法、装置和设备，包括：获取至少一个包括样本影像数据和样本诊断文本的训练样本对；确定各样本影像数据的第一类哈希实值特征，并确定各样本诊断文本的第二类哈希实值特征；基于知识图谱中的参考诊断标签，确定所有训练样本对的诊断标签集中诊断标签之间的邻接矩阵；针对各训练样本对，基于邻接矩阵和训练样本对，确定训练样本对对应的第三类哈希实值特征；基于各第一类哈希实值特征、各第二类哈希实值特征、以及各第三类哈希实值特征，对初始跨模态哈希检索模型进行训练，得到跨模态哈希检索模型。本发明可以提高跨模态哈希检索模型的准确性。
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