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公开(公告)号：CN116612848B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310886966.9
申请日：2023-07-19
Applicant: 首都医科大学附属北京安贞医院 , 科亚医疗科技股份有限公司
IPC: G16H10/60 , G06F40/289
Abstract: 本公开提供了一种电子病历的生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：首先获取目标结构化病历数据，提取目标结构化病历数据中的问诊反馈信息，然后基于预设的问诊关键字之间的顺序关系，对提取到的问诊反馈信息进行排序，生成问诊反馈信息序列，再将问诊反馈信息序列输入至目标文本生成模型中，经过目标文本生成模型的处理后，输出具有对应关系的问诊反馈信息和修饰词以及修饰词的显示位置信息，最后基于修饰词的显示位置信息，将修饰词添加至问诊反馈信息序列中，生成目标结构化病历数据对应的自然语言病历。可见，本公开实施例能够将目标结构化病例数据自动生成该目标结构化病例数据对应的自然语言病例，提升了电子病例的书写效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116035543A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310003520.7
申请日：2023-01-03
Applicant: 科亚医疗科技股份有限公司 , 首都医科大学附属北京安贞医院
Abstract: 本公开提供了一种高血压等级确定方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：首先获取目标用户的最高收缩压和最高舒张压，基于最高收缩压和最高舒张压，从高血压分级表中确定目标用户对应的血压类别，然后将目标用户的用户信息与预设危险因素列表中的危险因素条件分别进行匹配，并将匹配成功的危险因素条件的数量，确定为目标用户对应的危险因素数量，结合目标用户对应的危险因素数量和血压类别，确定目标用户所处的高血压危险等级，其中，高血压危险等级用于表征目标用户所患的高血压的危险程度。可见，本公开实施例可以基于目标用户对应的危险因素数量和血压类别，自动确定目标用户所处的高血压危险等级，提升了高血压等级确定的效率。
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公开(公告)号：CN116597931A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310602594.2
申请日：2023-05-25
Applicant: 首都医科大学附属北京安贞医院 , 科亚医疗科技股份有限公司
IPC: G16H10/60
Abstract: 本公开涉及一种电子病历生成方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：响应于接收到创建患者病历的请求，向用户展示病历数据录入页面，所述病历数据录入页面包括多个问诊项、每个所述问诊项对应的属性，以及每个所述属性对应的属性参数；接收所述用户在所述病历数据录入页面上对至少一个所述问诊项对应的至少一个所述属性的目标属性参数的选择操作；基于所述目标属性参数，生成所述患者的电子病历。采用本方案，用户只需在病历数据录入页面上选择患者病情对应的目标属性参数，即可生成患者的电子病历，无需用户逐字录入患者的病史情况，提高了电子病历的书写效率，省时省力。
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公开(公告)号：CN116612848A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310886966.9
申请日：2023-07-19
Applicant: 首都医科大学附属北京安贞医院 , 科亚医疗科技股份有限公司
IPC: G16H10/60 , G06F40/289
Abstract: 本公开提供了一种电子病历的生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：首先获取目标结构化病历数据，提取目标结构化病历数据中的问诊反馈信息，然后基于预设的问诊关键字之间的顺序关系，对提取到的问诊反馈信息进行排序，生成问诊反馈信息序列，再将问诊反馈信息序列输入至目标文本生成模型中，经过目标文本生成模型的处理后，输出具有对应关系的问诊反馈信息和修饰词以及修饰词的显示位置信息，最后基于修饰词的显示位置信息，将修饰词添加至问诊反馈信息序列中，生成目标结构化病历数据对应的自然语言病历。可见，本公开实施例能够将目标结构化病例数据自动生成该目标结构化病例数据对应的自然语言病例，提升了电子病例的书写效率。
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公开(公告)号：CN119399533A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411494115.0
申请日：2024-10-24
Applicant: 首都医科大学附属北京安贞医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V40/14 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种CCTA图像的分类方法、装置和存储介质。包括：获取冠状动脉图像计算机断层扫描血管造影CCTA图像；对CCTA图像进行分割掩膜处理，得到CCTA图像中血管对应的掩膜图像；掩膜图像用于标记CCTA图像中血管所在的位置；根据CCTA图像、掩膜图像以及预设分析策略，确定CCTA图像中血管的目标分类。本申请实施例用于解决目前图像分类的方式分类结果不准确的问题。
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公开(公告)号：CN116153498A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310003589.X
申请日：2023-01-03
Applicant: 科亚医疗科技股份有限公司 , 首都医科大学附属北京安贞医院
IPC: G16H50/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B5/346 , A61B5/145 , A61B5/00
Abstract: 本公开提供了一种检测模型的应用方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：首先获取目标用户的心电图数据和心肌酶谱数据，将目标用户的心电图数据和心肌酶谱数据输入至目标检测模型中，经过目标检测模型的处理后，输出目标用户对应的检测结果，其中，目标检测模型为基于急性心肌梗死样本集训练得到，检测结果用于表征目标用户的急性心肌梗死的发生概率。可见，本公开实施例利用目标检测模型对目标用户的心电图数据和心肌酶谱数据进行检测的方式，实现了对急性心肌梗死的发生概率的诊断。
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