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[发明专利]一种生存风险评估方法及系统-CN201911019274.4有效
发明人：李志臻;袁磊;张晨;孙佳星;王则远 -专利权人：中国人民解放军海军军医大学第三附属医院;北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种生存风险评估方法及系统。该方法包括：获取筛选风险变量集及筛选风险变量模型系数；其中筛选风险变量集是由初始风险变量集基于COX比例风险回归模型和逐步后向算法获取；筛选风险变量模型系数是基于生存风险预测模型获取；基于筛选风险变量集和筛选风险变量模型系数构建生存风险评估量表；将待评估个体的若干信息数据输入至生存风险评估量表，得到待评估个体的生存风险评估量化值和个体生存风险等级。本发明实施例通过获取实际应用的随访数据，通过风险回归模型和逐步回归智能筛选出重要风险因子，自动构建生存风险评估量表，输出生存风险值和对应风险等级，覆盖内容更加全面，实用性更强。
一种生存风险评估方法系统

[发明专利]他克莫司血药浓度预测方法及装置-CN202310342109.2在审
发明人：郑萍;李力任;张津源;于泽;高飞 -专利权人：南方医科大学南方医院;北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明提供一种他克莫司血药浓度预测方法及装置，该方法包括：获取目标用户的各特征变量的值；将各所述特征变量的值输入预测模型，获取所述目标用户的他克莫司血药浓度的预测结果；其中，所述特征变量是基于样本用户的各第一变量的值和他克莫司血药浓度的值确定的；所述预测模型，是以所述样本用户的所述特征变量的值为样本数据且以所述样本用户的他克莫司血药浓度的值为样本数据对应的标签，进行训练后得到的。本发明提供的他克莫司血药浓度预测方法及装置，能更加准确地预测他克莫司血药浓度。
克莫司血药浓度预测方法装置

[发明专利]个体化药物剂量预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010378831.8有效
发明人：卢晓阳;楼燕;杨希;何玲娟;洪东升;高飞;孙佳星 -专利权人：浙江大学医学院附属第一医院;北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2020-05-07 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种个体化药物剂量预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取与目标个体有关的临床原始数据，进行数据清洗后，分别获取显著单因素变量和显著交叉变量；将显著单因素变量和显著交叉变量合并得到建模数据集；以治疗药物单位时间使用剂量作为目标变量，基于所述建模数据集，采用预设机器学习算法构建预测模型以用于所述目标个体的给药剂量预测。本发明实施例提供的个体化药物剂量预测方法、装置、电子设备及存储介质，既能在数据存在大量缺失的情况下很好的拟合预测模型，又能从高维度变量中快速有效的找出对药物个体化剂量影响较大的重要变量，并针对患者不同情况得出其特定的个体化药物剂量预测结果。
个体化药物剂量预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于药学知识图谱的智能问答方法及装置-CN201911076578.4有效
发明人：刘静;高飞;王则远;周永杰 -专利权人： 北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于药学知识图谱的智能问答方法及装置。其中，方法包括：获取对当前问题的回答；若判断获知对当前问题的回答与当前待回答节点所表示的信息相匹配，则根据下一待回答节点输出问题；其中，当前问题，是根据当前待回答节点输出的；待回答节点，为所表示的信息不能根据初始输入信息获取的中间节点；中间节点为规则路径上的中间节点；规则路径是根据初始输入信息搜索药学知识图谱获得的，规则路径上的起始节点所表示的信息与初始输入信息中患者的疾病信息相匹配。本发明实施例提供的基于药学知识图谱的智能问答方法及装置，通过药学知识图谱进行智能问答，问答过程符合专业的用药规则，能提高智能问答的准确性和实用性。
基于药学知识图谱智能问答方法装置

[发明专利]基于深度学习的丙戊酸钠血药浓度预测方法及装置-CN202210837750.9在审
发明人：张津源;于泽;高飞 -专利权人： 北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本发明提供基于深度学习的丙戊酸钠血药浓度预测方法及装置，通过获取目标用户的待预测数据，其中，待预测数据包括多个待预测变量对应的数据，将待预测数据输入预先训练好的预测模型，以使预测模型基于待预测数据确定预测丙戊酸钠血药浓度值，其中，预测模型为基于建模特征变量对应的数据训练得到的，建模特征变量对应的数据为对原始数据进行筛选后得到的数据。通过上述方式，可以针对各个目标用户的待预测数据，获取到各个目标用户对应的预测丙戊酸钠血药浓度值，实现针对每个目标用户预测其对应的丙戊酸钠血药浓度。
基于深度学习戊酸钠血药浓度预测方法装置

[发明专利]环孢素a血药浓度预测方法及装置-CN202210707457.0在审
发明人：张津源;于泽;高飞 -专利权人： 北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明提供一种环孢素a血药浓度预测方法及装置，该方法包括：采集待预测HSCT患者的临床数据；将所述临床数据输入环孢素a血药浓度预测模型中，获取所述环孢素a血药浓度预测模型输出的所述待预测HSCT患者的环孢素a血药浓度预测值；其中，所述环孢素a血药浓度预测模型是以样本HSCT患者的临床数据为样本，以所述样本HSCT患者的环孢素a血药浓度实际值为标签获得。本发明预测效率高，准确性高，覆盖人群广，从而预知环孢素a血药浓度是否正常，参考环孢素a血药浓度进行用药调整，降低患者发生不良反应的风险。
环孢素浓度预测方法装置

[发明专利]利培酮血药浓度预测方法及装置-CN202210709257.9在审
发明人：张津源;于泽;高飞 -专利权人： 北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明提供一种利培酮血药浓度预测方法及装置，该方法包括：采集待预测精神分裂症患者的临床数据；将所述临床数据输入利培酮血药浓度预测模型中，获取所述利培酮血药浓度预测模型输出的所述待预测精神分裂症患者的利培酮血药浓度预测值；其中，所述利培酮血药浓度预测模型是以样本精神分裂症患者的临床数据为样本，以所述样本精神分裂症患者的利培酮血药浓度实际值为标签获得。本发明预测效率高，准确性高，覆盖人群广，从而预知利培酮血药浓度是否正常，参考利培酮血药浓度进行用药调整，降低患者发生不良反应的风险。
利培酮血药浓度预测方法装置

[发明专利]乳腺癌影像确定方法及系统-CN202110686287.8有效
发明人：汪登斌;王丽君;罗冉;陈艳虹;高飞;王则远;刘鹏 -专利权人：上海交通大学医学院附属新华医院;北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种乳腺癌影像确定方法及系统，方法包括：将待识别乳腺影像输入改进的Transformer模型中；其中，所述待识别乳腺影像包括待识别乳腺的图像信息；基于预设的影像分割规则，分割所述待识别乳腺影像，确定待识别影像块集合；提取所述待识别影像块集合中每一块影像块的内部特征和外部特征；其中，所述内部特征用于表示影像块的图像特征；所述外部特征用于表示影像块的空间特征；根据所述每一块影像块的内部特征和外部特征，确定所述将待识别乳腺影像是否为乳腺癌影像。能够有效提高对乳腺癌影像的识别准确率，减少识别所需时间。
乳腺癌影像确定方法系统

[发明专利]基于多数据源的医学知识图谱融合方法及装置-CN201911077284.3有效
发明人：周永杰;高飞;王则远;刘静 -专利权人： 北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于多数据源的医学知识图谱融合方法及装置。其中，方法包括：分别基于第一医学知识图谱和第二医学知识图谱进行知识表示学习，获取各第一初始向量和各第二初始向量；基于预先获取的参考向量集，将各第一初始向量和各第二初始向量映射到参考向量空间中，获取各第一映射向量和各第二映射向量；根据各第一映射向量和各第二映射向量，对第一医学知识图谱和第二医学知识图谱中的知识进行融合，获取融合后的医学知识图谱。本发明实施例提供的基于多数据源的医学知识图谱融合方法及装置，基于知识表示学习的方法，通过利用知识图谱内部的逻辑性，能获得内部逻辑性和表达能力更强的融合后的医学知识图谱。
基于多数医学知识图谱融合方法装置

[发明专利]一种基于指定药物构建给药数据库的方法及装置-CN201810449795.2有效
发明人：王则远;王子宁;孙佳星;毕莹 -专利权人： 北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2018-05-11 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于指定药物构建给药数据库的方法及装置，所述方法包括：在预设时段内获取对待检测人体的针对指定药物的给药信息，生成给药策略单元；根据所述给药前检测项和所述给药后检测项分别对应的检测结果评估所述给药信息的用药效果；若所述用药效果未达到预设指标，更新所述给药信息；若更新次数大于等于1，将相同给药信息对应的给药策略单元进行合并，以获取目标给药策略单元；获取所有目标给药策略单元，将每一个目标给药策略单元的给药前检测项作并集处理，并将并集处理结果存储至第一类型给药数据库。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置，能够提高指定药物的用药效率、并降低服药、检测等医疗成本。
一种基于指定药物构建数据库方法装置

[发明专利]一种面向疾病和用药管理的实体链指方法及装置-CN202111172879.4在审
发明人：卢晓阳;羊红玉;洪东升;马葵芬;高飞;孙名扬;王则远 -专利权人：浙江大学医学院附属第一医院;北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供一种面向疾病和用药管理的实体链指方法及装置。所述方法包括：获取目标文本；基于XLNET的命名实体识别模型识别目标文本中包括的至少一个目标实体，并确定各目标实体所属的实体类别；根据目标实体和目标实体所属的实体类别，确定各目标实体对应的至少一个候选实体；计算各目标实体与其对应的各候选实体的相似度，并根据各目标实体与其对应的各候选实体的相似度，确定至少一个目标实体的实体链指结果。本发明可以从语义层面描述目标实体与候选实体之间的相似程度，从而提高实体链指的准确性。
一种面向疾病用药管理实体方法装置

[发明专利]药物剂量预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110426774.0在审
发明人：杨晶;张绮雯;田雪珂;王培乐;于泽;王则远;张津源 -专利权人：郑州大学第一附属医院;北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明提供一种药物剂量预测方法、装置、电子设备及存储介质，应用于数据处理技术领域，可以针对不同患者确定更加精准的药物使用剂量。该方法包括：获取目标患者的临床原始数据，所述临床原始数据包括人口统计学信息、治疗药物使用信息、联合用药信息、辅助治疗手段、基因多态性、检验信息；对所述临床原始数据进行数据预处理后，得到目标特征数据，所述数据预处理包括数据清洗、数据规范化编码、数据筛选中的至少一个；将所述目标特征数据输入药物剂量预测模型，得到单位时间内所述目标患者的用药剂量。
药物剂量预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种药物适应症的自动生成方法、装置、设备及存储介质-CN201811045268.1有效
发明人：张晓坚;王则远;孙佳星 -专利权人：郑州大学第一附属医院;北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2018-09-07 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种药物适应症的自动生成方法及装置，所述方法包括：获取用药信息；输入所述用药信息至预设模型，以生成与所述用药信息相对应的药物适应症；所述预设模型包括预设用药信息和预设药物适应症之间的对应关系，其中，每种预设用药信息至少对应一种预设药物适应症。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的药物适应症的自动生成方法及装置，通过输入用药信息至预设模型，生成与用药信息相对应的药物适应症，能够高效、全面地生成药物适应症。
一种药物适应症自动生成方法装置设备存储介质

[发明专利]万古霉素的给药方法及装置-CN201910260597.6有效
发明人：张健;卜书红;李莉霞;徐阿晶;刘艳;孙佳星 -专利权人：上海交通大学医学院附属新华医院;北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2019-04-02 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种万古霉素的给药方法及装置，其中方法包括：若当前时刻属于初始给药阶段，则采集病人的基本信息以及检验检测数据，将基本信息以及检验检测数据输入至预先训练的初始阶段给药预测模型中，获得初始给药阶段的用药医嘱信息；若当前时刻属于调整给药阶段，则采集病人的基本信息、检验检测数据和TDM检测次数，将基本信息、检验检测数据和TDM检测次数输入至预先训练的调整阶段给药预测模型，获得调整给药阶段的用药医嘱信息。本发明通过深度学习建立个性化的给药模型能够解决医学数据集中存在缺失值、异常值等各种常见问题，并且具有自主学习能力，可有效地在更少的节点上处理更大的数据集，计算速度和模型精度均有所提升。
万古霉素药方装置

[发明专利]基于BERT模型的医学应用模型训练方法及装置-CN202011159163.6在审
发明人：刘静;周永杰;王则远 -专利权人： 北京诺道认知医学科技有限公司
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明实施例提供的一种基于BERT模型的医学应用模型训练方法及装置，该方法包括：获取循证医学训练样本；对所述循证医学训练样本进行实体词汇屏蔽，得到MLM训练样本；利用所述MLM训练样本对BERT模型进行MLM训练，得到PICO‑BERT模型；其中，所述实体词汇对应于循证医学中具有实际意义的实体；利用屏蔽实体词汇得到的MLM训练样本进行MLM训练，得到PICO‑BERT模型，从而增强模型的整体语义表征能力，使得训练的PICO‑BERT模型语义理解能力更强，对特定领域复杂场景的自然语言问题处理能力更强，能够更好地在医学领域适用，提高医学领域特定研究场景下的自然语言的理解能力。
基于 bert 模型医学应用训练方法装置

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