公开(公告)号：CN119541633A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202510103835.8

申请日：2025-01-23

Applicant: 首都医科大学附属北京安定医院

Inventor： 王刚 ,  丰雷 ,  周馨竹 ,  王若曦 ,  李楠茜 ,  刘抒予 ,  朱雪泉 ,  金成 ,  张玲

IPC: G16B20/30 ,  G16H20/10

Abstract: 本公开提供一种用药信息推荐方法及相关产品。该用药信息推荐方法的一具体实施方式通过根据每种药物在不同基因型的历史药物有效率，按照患者的基因检测结果在指定可选的药物（即，预设药物标识集合）中初步选定候选药物标识集合，缩小筛选范围；再利用每个候选药物标识的药物有效率预测模型，进一步确定相应候选药物标识针对目标患者的药物有效率，进而最终确定待推荐药物标识。由于针对每个预设药物标识，利用使用过该预设药物标识所指示药物的临床患者的基因检测结果和相应的用药效果标签预先训练了药物有效率预测模型，该药物有效率预测模型相对于基于少量病例的统计分析结论而言，可靠性和鲁棒性均较高，可以最终提高用药信息推荐的可靠性。

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

Inventor： 李楠茜 ,  俞博 ,  丰雷 ,  王静 ,  王刚 ,  贺志阳 ,  胡加学 ,  赵景鹤 ,  鹿晓亮 ,  赵志伟

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06F18/25 ,  G10L25/30 ,  G10L25/63 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

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。

公开(公告)号：CN116415137B

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310674488.5

申请日：2023-06-08

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

Inventor： 王刚 ,  刘蓬博 ,  李楠茜 ,  王静 ,  丰雷 ,  贺志阳 ,  胡加学 ,  赵景鹤 ,  鹿晓亮 ,  赵志伟

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/23 ,  G16H50/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种基于多模态特征的情绪定量方法、装置、设备及存储介质，本申请获取到待测对象在设定谈话场景下的音频、视频数据、识别文本，该三种模态的数据全面覆盖待测对象的整体状态，所提供的信息更加丰富，为准确分析得到情绪参考数据提供了很好的数据基础。分别提取三种模态的数据的特征，得到文本特征、音频局部特征和视频局部特征，采用可学习的聚类模块分别对音频局部特征和视频局部特征进行维度压缩和聚类，获取更有价值的高维的音频全局特征和视频全局特征，将文本特征、音频全局特征和视频全局特征进行融合，并基于融合特征确定待测对象的情绪参考数据，实现了对待测对象的自动化检测，大大提升了检测效率。

公开(公告)号：CN116415137A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310674488.5

申请日：2023-06-08

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

Inventor： 王刚 ,  刘蓬博 ,  李楠茜 ,  王静 ,  丰雷 ,  贺志阳 ,  胡加学 ,  赵景鹤 ,  鹿晓亮 ,  赵志伟

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/23 ,  G16H50/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种基于多模态特征的情绪定量方法、装置、设备及存储介质，本申请获取到待测对象在设定谈话场景下的音频、视频数据、识别文本，该三种模态的数据全面覆盖待测对象的整体状态，所提供的信息更加丰富，为准确分析得到情绪参考数据提供了很好的数据基础。分别提取三种模态的数据的特征，得到文本特征、音频局部特征和视频局部特征，采用可学习的聚类模块分别对音频局部特征和视频局部特征进行维度压缩和聚类，获取更有价值的高维的音频全局特征和视频全局特征，将文本特征、音频全局特征和视频全局特征进行融合，并基于融合特征确定待测对象的情绪参考数据，实现了对待测对象的自动化检测，大大提升了检测效率。

公开(公告)号：CN112489815A

公开(公告)日：2021-03-12

申请号：CN202011282054.3

申请日：2020-11-17

Applicant: 中国电子科技集团公司电子科学研究院 ,  首都医科大学附属北京安定医院

Inventor： 王刚 ,  谢海永 ,  白然 ,  肖乐 ,  朱雪泉 ,  王亚珅 ,  丰雷 ,  陈勤琴 ,  李楠茜 ,  王英华

IPC: G16H80/00 ,  G16H50/30 ,  G16H20/70

Abstract: 本发明公开了一种抑郁症情绪监测方法、装置及可读存储介质，其中方法包括：监测用户的行为数据；按照预设规则从所述行为数据中计算目标数据特征；通过预设预测模型基于所述目标数据特征进行预测，以获得预测结果。本发明实施例通过按照预设规则从所述数据特征中选取目标数据特征；通过预设预测模型基于所述目标数据特征进行预测，降低了个体差异性的影响，达到对抑郁症患者情绪变化的监测和预警效果。