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[发明专利]药物推荐方法、装置、设备及介质-CN202010940800.7有效
发明人：刘卓;朱昭苇;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种药物推荐方法、装置、设备及介质，方法包括：通过获取用户综合信息，通过文本识别模型识别出用户综合信息中包含的肯定表征词和否定表征词，通过药物推荐模型对所有肯定表征词进行药物类型识别，得到第一推荐结果，同时将否定表征词进行词意转换得到转换词，并将各转换词与所有肯定表征词组合得到组合集，通过药物推荐模型进行药物类型识别，得到第二推荐结果，去重得到第三推荐结果，第一推荐结果中去除第三推荐结果中包含的药物类型，得到最终推荐结果并推荐给用户。本发明实现准确地推荐药物数据给用户，提高了药物推荐的准确率。本发明适用于智慧医疗等领域，可进一步推动智慧城市的建设。
药物推荐方法装置设备介质

[发明专利]诊断结果识别、模型训练的方法、计算机设备及存储介质-CN201910882231.2有效
发明人： 朱昭苇;孙行智;胡岗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了诊断结果识别、模型训练的方法、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取参考数据集及样本数据集；参考数据集包括症状参考集合和诊断参考集合，训练样本集中的每个训练样本包括目标症状和目标诊断；将目标症状与症状参考集合中的参考症状进行匹配，将目标诊断与诊断参考集合中的参考诊断进行匹配，得到匹配结果；按照位置标识将匹配结果转换成用于表示病况的样本序列串集合；利用生成式对抗网络GAN的生成器，生成伪序列串集合；将训练样本集和训练样本集中每个训练样本对应的诊断结果输入到判别器，得到诊断结果识别模型。诊断结果识别模型用于对临床决策支持系统CDSS输出的诊断结果进行识别，以降低CDSS输出的诊断结果的误诊率。
诊断结果识别模型训练方法计算机设备存储介质

[发明专利]基于迁移学习的医疗数据处理方法、装置、设备及介质-CN202010941857.9有效
发明人：姚海申;朱昭苇;孙行智;胡岗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能中的机器学习领域，公开了一种基于迁移学习的医疗数据处理方法、装置、设备及介质，其方法包括：在第一阶段，在第一医疗数据处理模型执行增加线性层操作和设置冻结层操作，形成第二医疗数据处理模型；并使用本地医疗数据对第二医疗数据处理模型进行训练；计算两个模型的预测准确率，当第二预测准确率大于第一预测准确率，进入第二阶段的训练；当本地医疗数据足够多且第二预测准确率较高时，解冻网络层；完成第三阶段的训练，获得第三医疗数据处理模型。本发明可以降低本地医疗数据处理模型的训练成本，减少模型生成时间。本发明还可应用于智慧城市的建设。
基于迁移学习医疗数据处理方法装置设备介质

[发明专利]基于人工智能的病历质控方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110195596.5有效
发明人： 朱昭苇;孙行智;胡岗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本申请实施例属于人工智能领域，应用与智慧医疗领域中，涉及一种基于人工智能的病历质控方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括获取待检病例的文本，将所述文本进行重要文本信息筛选，获得所述文本中的重要文本信息；获取待检病例的图像，将所述图像进行重要图像信息筛选，获得所述图像中的重要图像信息；将所述重要文本信息和所述重要图像信息进行向量融合，获得融合向量；将所述融合向量输入到预先训练的质控模型中，得到所述待检病历是否合格的分类结果。结合图像和文本信息利用预先训练的质控模型进行病历是否合格的判断，相对与人工抽样的病历质检方式更高效、更准确。此外，本申请还涉及区块链技术，待检病历可存储于区块链中。
基于人工智能病历方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]病历信息校验方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110032946.6有效
发明人： 朱昭苇;孙行智;胡岗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明涉及检测模型技术领域，应用于智慧医疗领域中，以便推动智慧城市建设，揭露了一种病历信息校验方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法通过将待校验病历文本的病例信息输入至病例表征模型中，得到病例表征向量；将科室信息输入至科室表征模型中，得到科室表征向量；对病例表征向量以及科室表征向量进行拼接处理，得到病历拼接向量；将病历拼接向量输入至病例判别网络模型中，确定与待校验病历文本对应的至少一个病例判断结果；将诊断信息与各病例判断结果进行匹配，在诊断信息与任意一个病例判断结果匹配成功时，确定待校验病历文本校验成功。本发明提高病历信息校验的效率以及准确性。
病历信息校验方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、众验任务推荐方法、电子设备及存储介质-CN202310248999.0在审
发明人： 朱昭苇 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请提供了一种模型训练方法、众验任务推荐方法、电子设备及存储介质，涉及信息推荐技术领域。所述模型训练方法包括：根据众验任务的训练数据的非场景特征和场景特征进行第一次学习得到第一融合向量；对第一融合向量进行第二次学习得到众验任务的点击通过率；将第一次学习和第二次学习作为一次训练，迭代进行多次训练直至达到收敛条件，得到众验任务模型，以用于对众验任务进行推荐。依据本申请实施例训练的模型进行众验任务推荐，能够精准捕获用户的特征，克服了场景数据长尾分布的缺陷，实现了多场景融合、差异化推荐，提高了众验任务的推荐效果，提升了用户体验。
模型训练方法任务推荐电子设备存储介质

[发明专利]一种检测心电信号的方法、装置、终端及存储介质-CN202011560066.8有效
发明人：赵婷婷;孙行智;朱昭苇;徐卓扬;刘卓 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：本申请适用于计算机技术领域，提供了一种检测心电信号的方法、装置、终端及存储介质，包括：获取待检测的心电信号；将该心电信号输入到已训练的心电信号检测模型中进行处理，得到该心电信号中异常心电信号的位置以及该异常心电信号对应的异常类型。上述方式，基于该心电信号检测模型中的异常心电信号筛选模块可以从心电信号中筛选出异常心电信号，并确定该异常心电信号的位置，该心电信号检测模型中的分类模块可以对异常心电信号进行分析，得到该异常心电信号对应的异常类型。基于该方法，不仅可以准确地对待检测的心电信号中的异常心电信号进行定位，同时还可以准确地识别出该异常心电信号的异常类型，提升了解读心电信号的速率以及准确率。
一种检测电信号方法装置终端存储介质

[发明专利]对抗网络训练、医疗数据补充方法、装置、设备及介质-CN202011140634.9有效
发明人：李彦轩;朱昭苇;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，应用于智慧医疗领域中，揭露了一种对抗网络训练、医疗数据补充方法、装置、设备及介质。该对抗网络训练方法通过获取初始对抗网络，所述初始对抗网络包括含有初始参数的生成器模型以及训练完成的感应网络模型；将预设随机噪声输入至初始对抗网络，通过生成器模型生成与随机噪声对应的生成数据；根据生成数据，通过感应网络模型确定生成器模型的总损失值；在总损失值未达到预设的收敛条件时，更新迭代生成器模型的初始参数，直至总损失值达到所述预设的收敛条件时，将收敛之后的所述初始对抗网络记录为对抗网络。本发明通过改进GAN网络，扩展了训练得到的对抗网络功能，提高了对抗网络生成数据的准确性。
对抗网络训练医疗数据补充方法装置设备介质

[发明专利]信息可信度确定方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202210281092.X在审
发明人： 朱昭苇 -专利权人：高德软件有限公司
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种信息可信度确定方法、装置、电子设备及可读存储介质。信息可信度确定方法包括：获取信息提供方的知识图谱、信息所描述位置的知识图谱和信息自身属性；通过预设处理模型处理信息提供方的知识图谱以获取用于表征述信息提供方可信度的第一向量；通过预设处理模型处理信信息所描述位置的知识图谱以获取用于表征信息所描述位置可信度的第二向量；通过预设编码处理对信息自身属性进行编码以获取用于表征信息自身可信度的第三向量；基于对第一向量、第二向量和第三向量进行加权计算的结果确定信息可信度，可以利用多层次信息准确地确定信息可信度。
信息可信度确定方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]工单评估方法、电子设备及程序产品-CN202210325474.8在审
发明人： 朱昭苇 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V30/413 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种工单评估方法、电子设备及程序产品，方法包括：获取工单的结构化信息和非结构化信息；提取结构化信息中各类数据信息的结构化特征向量；提取非结构化信息的非结构化特征向量；将结构化特征向量作为评估模型中注意力机制层的输入，基于注意力机制层中各结构化特征向量的注意力权重得到注意力加权特征向量，注意力机制层通过非结构化特征向量评估各结构化特征向量的注意力权重训练得到；基于注意力加权特征向量和非结构化特征向量，通过评估模型中的非线性变换层得到工单的可信度评估结果。该技术方案能够使得工单的评价结果更准确。
评估方法电子设备程序产品

[发明专利]基于对话表征的分诊方法、装置、设备及存储介质-CN202110489044.5在审
发明人：孙行智;胡岗;朱昭苇;刘卓;唐蕊;姚海申 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G16H80/00 文献下载
摘要：本发明涉及大数据领域，公开了一种基于对话表征的分诊方法、装置、设备及存储介质。本方法包括：获取待分诊对象在各轮对话中录入的问诊数据并对问诊数据进行数据清洗，得到目标问诊数据；对目标问诊数据进行意图识别，得到目标问诊数据中包含的句对；调用预置目标BERT网络模型对句对和主诉信息进行特征提取，得到句对向量和主诉向量；分别计算主诉向量和句对向量之间的欧氏距离，并基于欧氏距离确定多轮对话中每轮对话对应的对话表征向量；将每轮对话的对话表征向量输入预置分诊模型进行识别，得到分诊信息。本方案通过将主诉信息和多轮对话进行表征，解决了分诊准确率低的技术问题。本发明中的问诊数据可以存储于区块链中。
基于对话表征方法装置设备存储介质

[发明专利]肺部特征识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010991495.4有效
发明人： 朱昭苇;孙行智;胡岗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-21 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，本发明公开了一种肺部特征识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：通过获取包括待识别肺部图像和待识别肺部文本描述的待识别数据；通过肺部图像识别模型进行肺部图像特征提取，生成肺部图像特征向量和图像识别结果，同时通过肺部文本识别模型进行肺部文本特征提取，生成肺部文本特征向量和文本识别结果；通过肺部融合识别模型使用注意力机制融合肺部图像特征向量和肺部文本特征向量，并提取图像文本融合特征进行识别，得到融合识别结果；通过投票表决得到肺部特征识别结果。本发明实现了准确地识别出肺部特征，提高了识别准确率和可靠性。本发明适用于智慧医疗等领域，可进一步推动智慧城市的建设。
肺部特征识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]文本数据的错误检测方法、装置、终端设备及存储介质-CN202011042326.2有效
发明人： 朱昭苇;孙行智;胡岗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种文本数据的错误检测方法、装置、终端设备及存储介质，该方法适用于数字医疗。上述方法包括：获取任一数据来源的待核验文本数据，待核验文本数据中包括目标对象的状态描述数据和针对目标对象的状态判定数据；获取状态描述数据对应的第一特征向量，并将第一特征向量输入生成式对抗网络中的生成器以通过生成器输出第二特征向量，生成器基于至少两个数据来源的样本文本数据与生成式对抗网络中的至少两个判别器进行对抗训练得到。获取状态判定数据对应的第三特征向量，根据第二特征向量与第三特征向量确定状态判定数据是否为错误数据。采用本申请实施例，可提高对文本数据的检测准确性，适用性强。
文本数据错误检测方法装置终端设备存储介质

[发明专利]分诊融合模型训练方法、分诊方法、装置、设备及介质-CN202011023857.7在审
发明人：唐蕊;李彦轩;朱昭苇;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及大数据的数据处理领域，提供一种分诊融合模型训练方法、分诊方法、装置、设备及介质，方法包括：通过获取就诊样本集；将就诊样本输入含有初始参数的多融合神经网络模型；对就诊样本进行预测，获取至少两个分诊结果；对各分诊结果进行标准化转换得到标准化结果；将所有标准化结果进行权重融合得到样本分诊结果；通过多融合神经网络模型中的损失模型，获得总损失值；在总损失值未达到预设的收敛条件时，迭代更新多融合神经网络模型的初始参数，直至收敛，将收敛之后的多融合神经网络模型记录为分诊融合模型。本发明提升了多融合神经网络模型识别的性能和准确率。本发明适用于智慧医疗等领域，可进一步推动智慧城市的建设。
融合模型训练方法装置设备介质

[发明专利]症状数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010921651.X在审
发明人： 朱昭苇;孙行智;胡岗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明涉及自然语言处理领域，公开了一种症状数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，其方法包括：获取症状数据；通过预设BERT编码器将症状数据处理为表征向量，表征向量基于症状数据中的症状特征数据而生成；症状特征数据包括症状名称和症状属性；预设BERT编码器经预训练任务训练后获得；预训练任务用于确定表征向量与症状名称和症状属性之间的关联关系；将表征向量输入预设TextCNN模型，获取预设TextCNN模型输出的分类结果。本发明可以提高分诊结果的准确性，提升分诊结果的质量。本发明还可应用于智慧城市的建设。
症状数据处理方法装置计算机设备存储介质

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