基于医学知识库的智能分诊决策控制方法及系统

    公开(公告)号:CN111292847B

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN201811484123.1

    申请日:2018-12-07

    Abstract: 本发明公开了基于医学知识库的智能分诊决策控制方法及系统,包括输入模块、数据预处理模块、智能学习模块、医学词条特征化检索模块、输出模块、语音模块、智能感知器、数据转换模块、特征加载器、供电装置、运算放大芯片、数据分析器、数据筛选器、数据存储器、缓存单元和显示器。其特征在于:所述的智能学习模块,基于医学知识库的特征,采用带有优先级的样本采样的深度学习方法对病人的生理特征,进行实时分类,预测和判断。该系统便携、准确和周期性地检测和记录病人的生理病症,并通过智能学习模块匹配病症对应的医疗解决方案,将优选的解决方案通过多种模式报备给用户,实现无人干预的诊断、实时准确的预测和智能决策的功能。

    一种基于无模型的智慧医疗分诊推荐方法

    公开(公告)号:CN111326240B

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN201910628132.1

    申请日:2019-07-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于无模型的智慧医疗分诊推荐方法。该方法采用无模型化的建模机制对病患者的病理进行跟踪记录,实时的通过医疗诊断库进行分析,推荐出与病患者相互匹配的分诊方案,并将方案信息共享到分诊库调度管理系统,通过分诊库调度管理系统实现,不同医院、科室和医生就诊的无缝就诊的对接。实现了不同医院、不同科室及不同医生间的信息共享,并智能推荐病患者推荐适合自身病理状况的专业的分诊方案,有助于促进对医疗卫生业的发展,并可以有效解决民生中的“看病难”和“看病贵”问题。

    医疗大数据挖掘方法和系统

    公开(公告)号:CN109087711A

    公开(公告)日:2018-12-25

    申请号:CN201810684758.X

    申请日:2018-06-28

    Abstract: 本发明属于医疗大数据的技术领域,具体涉及医疗大数据挖掘方法和系统;其中决策的技术问题为:提供一种有效降低兴趣度量选择的主观性影响、降低漏判率/错误率的医疗大数据挖掘方法和系统;采用的技术方案为:医疗大数据挖掘方法,包括:采集患者的医疗数据,其中:所述患者的医疗数据包括:行为数据、临床数据、费用数据和保险数据;将每位患者的医疗数据转化为结构化数据;建立以患者为中心的关系型数据库;对数据库进行清洗,将缺失值填充或者滤除;将清洗过的数据,基于不同种的兴趣度度量标准进行计算,获得不同的趣味规则;利用模糊C均值聚类算法对不同的兴趣度量进行聚类,得到优化后的每种兴趣度量的隶属度。

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