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公开(公告)号：CN117796774A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311829765.1
申请日：2023-12-26
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: A61B5/0205 , A61B5/1455 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种生命信息监测方法、装置及系统，所述方法包括：获取待监测对象的生命信息数据；基于生命信息数据，确定待监测对象的体征状态；在体征状态异常的情况下，将体征状态发送至待监测对象和待监测对象的关联对象；关联对象基于待监测对象所处于的监测场景确定。本发明提供的生命信息监测方法、装置及系统，在体征状态异常的情况下，将体征状态发送至待监测对象和待监测对象的关联对象，从而待监测对象和关联对象可以共同关注待监测对象的体征状态，并在任何一方发现体征状态异常时能够及时采取相应的措施，保证生命信息监测可靠性和及时性。
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公开(公告)号：CN117409952A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311144022.0
申请日：2023-09-05
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H10/60 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0455
Abstract: 本申请提供了一种病历文本处理方法、装置、设备及存储介质，具体实现方案为：基于病历文本数据确定对应的文本特征信息和疾病预测信息；基于所述疾病预测信息和所述文本特征信息，确定将所述疾病预测信息和所述文本特征信息融合的特征融合参数；利用所述特征融合参数对所述文本特征信息和所述疾病预测信息进行融合处理，得到融合特征；基于融合特征预测所述病历文本数据对应的疾病类别。根据本申请的技术方案，能够有效提升疾病类别预测的准确率。
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公开(公告)号：CN116244428A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211567136.1
申请日：2022-12-07
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了用于医学术语的标准词推荐方法及装置，方法包括：将标准术语库中的标准词及其对应的同义词进行拼接并进行语义级编码，得到标准词的第一语义向量表示；以及获取待标准化的医学术语，基于第一语义向量表示得到用于该医学术语的标准词。本发明在对标准词进行语义构建时，同时使用标准词及其对应的各种同义词，充分考虑了术语自身的语义信息，使得最终得到的标准词的语义向量包含多维语义信息，从而可以得到更准确、更全面的最终结果。
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公开(公告)号：CN119782473A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411867579.1
申请日：2024-12-18
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/332 , G06N5/02 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本申请公开了一种个体化问题交互方法、装置、相关设备及计算机程序产品，方法包括：获取用户问题，并在知识库中检索与用户问题匹配的目标知识；基于用户问题及目标知识，判断回答用户问题是否需要进一步交互以采集信息，并确定需要交互的问题信息及问题数量；若确定需要进一步交互，且需要交互的问题数量大于1，则生成并输出包含需要交互的问题信息的问题表单；获取用户针对问题表单反馈的交互结果，并基于交互结果、用户问题及目标知识，通过指令驱动大模型得到答案并输出。本申请通过一轮交互问题表单，缓解了多轮重复提问给用户带来的抵触心理，简化并提高了交互效率，有利于快速收集到所需信息，供大模型参考以生成正确答案。
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公开(公告)号：CN119742047A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202311272921.9
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 , G16H40/20 , G16H50/80 , G16H10/60 , G16H15/00 , G06N5/04 , G06F16/3329 , G06F21/57 , G06F21/62 , G16H20/60 , G16H20/30 , G06N3/045
Abstract: 本申请公开了一种基于医疗大模型的医者服务方法及相关装置，该方法包括：获取目标医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：诊断决策建议、治疗方案推荐、病历生成、病历质控、病历信息管理；基于医疗大模型对服务请求数据进行分析，得到医疗大模型在目标服务场景下为目标医者输出的医疗服务建议。通过上述方式，能够自动为医者提供医疗服务建议。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117637082A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311320470.1
申请日：2023-10-11
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于医疗大模型的应用安全管理方法和相关装置，该方法包括：获取医疗服务请求数据；利用医疗大模型对医疗服务请求数据进行任务处理，得到医疗服务结果数据；其中，医疗服务请求数据和医疗服务结果数据中的至少一者作为安全管理对象，以由医疗大模型进行应用安全处理，应用安全处理包括以下至少一者：关于数据内容的安全性处理以及关于潜在的安全风险的防护处理。通过上述方案，本申请能够提高医疗相关数据的安全性。
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公开(公告)号：CN117668314A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311543149.X
申请日：2023-11-15
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/903 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本申请公开了一种数据检索方法及相关装置、设备和存储介质，其中，数据检索方法包括：对检索明文中各个明文字符分别进行加密，得到密文字符；基于检索密文在数据库中进行搜索，得到搜索数据；其中，检索密文包含检索明文中明文字符的密文字符，且数据库中明文字符采用与检索明文中明文字符相同的加密方式。上述方案，能够在尽可能地确保数据安全的前提下，降低对内存和存储的占用需求，并提升检索精度。
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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：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：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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