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[发明专利]一种基于电子病历推断发病时间的方法-CN202211092746.0在审
发明人： 黄可智;胡江 -专利权人：杭州脉兴医疗科技有限公司
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明属于医疗信息处理技术领域，具体涉及一种基于电子病历推断发病时间的方法，包括以下步骤：通过医院系统获取患者的电子病历；对电子病历进行处理，将其保存为xml文件，识别获取电子病历中的主诉语段；利用正则表达式对提取的主诉语段进行解析，识别其中的时间语段；将识别的时间语段中的数字从汉字转换为阿拉伯数字；将时间语段转换为小时单位的时间；获取患者的入院时间，并减去时间段，得到患者发病时间的时间点。通过Xpath技术对患者的主诉进行索引和提取，提取其中与患者发病相关的语段，然后通过正则表达式获取主诉语段中关于时间的语段，再根据时间语段确定患者的发病时间，有助于患者的诊断和治疗。
一种基于电子病历推断发病时间方法

[发明专利]一种自动识别患者导尿管相关性尿路感染的方法-CN202211308041.8在审
发明人：蔡国龙;刘秉宇;黄可智;谭卜川 -专利权人：浙江医院;杭州脉兴医疗科技有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明属于医疗辅助技术领域，具体涉及一种自动识别患者导尿管相关性尿路感染的方法，包括以下步骤：步骤一、建立导尿管相关性尿路感染判定的规则库；步骤二、建立导尿管相关性尿路重新感染判定的规则库；步骤三、通过平台获取患者检查检验以及护理记录信息，并对获取的信息进行标准结构化处理；步骤四、将结构化处理的数据依次与步骤一、步骤二建立的规则库进行对比计算，同时输出对比计算的结果和得到该结果所依据的数据。克服了现有技术的不足，在重症医学科医疗及护理数据的电子化的基础上，实现对于导尿管相关性感染的自动识别，必将改善导尿管相关性感染的识别率，促进改善此疾病的管理效率，也更多地在辅助诊疗、质控上报等发挥作用。
一种自动识别患者导尿管相关性尿路感染方法

[发明专利]一种自动识别脓毒性休克患者治疗完成情况的方法-CN202211458587.1在审
发明人：蔡国龙;刘秉宇;黄可智;谭卜川 -专利权人：浙江医院;杭州脉兴医疗科技有限公司
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种自动识别脓毒性休克患者治疗完成情况的方法，包括以下步骤：建立基于临床诊疗指南的感染性休克判定规则库；建立对于感染性休克患者3小时集束化治疗内容的判定规则库；建立对于感染性休克患者6小时集束化治疗内容的判定规则库；通过平台获取患者信息，进行数据处理和标准化映射，形成标准化病历、检验、检查、体征、护理记录字段，对数据进行结构化处理；步骤五、将结构化处理的数据依次与规则库进行计算，同时输出计算的结果和得到该结果所依据的数据。利用标准的自动识别方法根据患者的检查检验结果来对患者集束化治疗进行跟踪，自动识别判断患者的治疗完成情况，降低工作强度。
一种自动识别毒性休克患者治疗完成情况方法

[发明专利]一种ICU护理单数据的结构化处理方法及处理系统-CN201910090925.2在审
发明人： 黄可智;胡江;许芳芳;邱忠强;杨之勇 -专利权人：杭州脉兴医疗科技有限公司
申请日： 2019-01-30 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种ICU护理单半结构化数据的结构化处理方法及处理系统，通过构建字典表和结构化信息提取模型对护理单数据进行结构化筛分存储，所述结构化信息提取模型包括生命体征表模型、检查检验表模型、患者入液表模型、患者出液表模型和操作护理表模型，其技术方案要点为，可以对ICU护理单数据中的重点信息进行结构化处理，消除数据结构差异，优化数据质量，实现数据的结构化关联存储，便与后续查询数据，节省后续工作的人力成本与时间成本，也进一步有助于提高科学研究的效率。
结构化处理单数据护理结构化信息处理系统结构化液表技术方案要点数据结构差异结构化数据查询数据关联存储人力成本生命体征时间成本优化数据重点信息护理表字典表构建存储科学研究检验检查

[发明专利]一种基于重症监护检测项的急性肾损伤发病概率预测系统-CN201910090580.0在审
发明人： 黄可智;刘贯领;陈维仁;胡江;杨之勇;许芳芳;赵丽娜 -专利权人：杭州脉兴医疗科技有限公司
申请日： 2019-01-30 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于重症监护检测项的急性肾损伤发病概率预测系统，从院端数据库获取病患前24小时内的多项检测项数据和涉及性别、年龄、体重的人口统计学信息，并对每一项数据按照时间顺序由远到近排列进行标记，按照分类人口统计学类数据、血肌酐、收缩压、尿量、血气分析类、体温心率和用药信息进行前后排列并完成相关特征提取，所述相关特征涉及年龄、性别、以及24小时内相关检测项的变化值、均值、标准差、最小值、最大值和最近值等数字特征共38项检测项数据，并结合人工智能机器学习算法实现提前24小时预测病患急性肾损伤的发病概率，为早期临床干预创造条件。
急性肾损伤发病概率检测项预测系统重症监护病患人口统计学信息机器学习算法人口统计学人工智能创造条件多项检测前后排列时间顺序数字特征特征提取血气分析用药信息标准差收缩压项检测血肌酐尿量心率体温数据库分类干预预测