“症状”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果39088个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]模型的训练方法、数据处理方法和装置、设备、介质-CN202210073114.3在审
发明人：胡意仪;阮晓雯;陈远旭 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本实施例提供一种模型的训练方法、数据处理方法和装置、设备、介质，属于人工智能技术领域，包括：获取中医疾病与证型训练集、中医诊断规则数据、第一症状实体数据和症状实体归一化数据；对中医疾病与证型训练集、中医诊断规则数据和症状实体归一化数据进行数据匹配处理，得到种子症状实体数据；根据种子症状实体数据，对第一症状实体数据进行数据提取处理，得到非种子症状实体数据；根据种子症状实体数据、非种子症状实体数据、中医疾病与证型训练集、中医诊断规则数据、第一症状实体数据和预设训练规则对预设的预测模型进行训练处理本实施例能够提高症状实体数据的准确性，保证中医疾病智能决策效果。
模型训练方法数据处理装置设备介质

[发明专利]标准症状文本匹配方法、装置、设备及存储介质-CN202310531883.8在审
发明人：阮晓雯;吴振宇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请涉及数字医疗技术领域，提供一种标准症状文本匹配方法、装置、设备及存储介质，其中，该标准症状文本匹配方法包括：获取待识别医疗文本，并根据所述待识别医疗文本获取标准症状库，所述标准症状库中的每个标准症状标注有拼音序列；对所述待识别医疗文本标注拼音序列，得到待匹配医疗文本；将所述待匹配医疗文本和所述标准症状库输入标准症状识别模型，得到所述待识别医疗文本的语义向量和所述标准症状库的语义向量库；基于所述语义向量和所述语义向量库得到与所述待识别医疗文本相匹配的标准症状通过该标准症状文本匹配方法解决了现有的标准症状文本匹配方法无法识别医疗文本中存在的同音错别字的问题。
标准症状文本匹配方法装置设备存储介质

[发明专利]问诊交互方法及相关装置、电子设备、存储介质-CN202210736890.7有效
发明人：甘露;胡加学;贺志阳;赵景鹤;魏思;鹿晓亮 -专利权人：安徽讯飞医疗股份有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：电子设备、存储介质，其中，问诊交互方法包括：获取问诊参考文本，问诊参考文本至少包括目标对象输入的咨询文本和基于咨询文本预测到的系统文本，系统文本表征目标对象所患疾病所属的功能系统；基于问诊参考文本和目标症状文本，在症状文本集合确定本轮交互的若干候选症状文本，且目标症状文本包括目标对象在本轮交互之前已经选择的候选症状文本；基于目标对象在本轮交互的若干候选症状文本中所选择的候选症状文本，更新目标症状文本；重新执行基于问诊参考文本和目标症状文本，在症状文本集合确定本轮交互的若干候选症状文本的步骤以及后续步骤。
问诊交互方法相关装置电子设备存储介质

[发明专利]一种问诊问题输出方法、装置以及电子设备-CN202010091503.X有效
发明人：夏源;施振辉;王晓荣;陆超;黄海峰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-02-13 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：具体实现方案为：根据第一对象的第一症状进行疾病先验概率预测，得到第一对象针对第一症状的疾病先验概率；将症状状态向量以及疾病先验概率输入已训练的对抗生成网络，输出第二症状的问诊问题，其中，症状状态向量中第一症状对应的状态值指示第一对象存在第一症状即考虑了疾病先验概率，而且还考虑了症状状态向量，即结合疾病先验概率以及症状状态向量进行第二症状的问诊问题的预测，可提高输出的第二症状的问诊问题的准确性。
一种问诊问题输出方法装置以及电子设备

[发明专利]一种智能问诊方法、装置及计算机存储介质-CN201811261384.7在审
发明人：张奇 -专利权人：北京惠每云科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种智能问诊方法、装置及计算机存储介质，涉及医疗技术领域，所述方法包括：获取患者信息以及问诊的主要症状；根据所述患者信息，查找与所述主要症状相匹配的备选症状诱因；根据所述备选症状诱因以及患者选择的所述备选症状诱因的辅助症状，确定与所述主要症状匹配的目标症状诱因；根据所述目标症状诱因的置信度，生成与所述目标症状诱因对应的治疗方案。
问诊备选智能计算机存储介质患者信息匹配申请医疗技术领域患者选择医疗领域置信度查找治疗应用

[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
症状数据处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]带标签的症状推送方法、装置、设备及存储介质-CN202210712721.X在审
发明人：陈健;唐国新;范文历 -专利权人：脉景(杭州)健康管理有限公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请提供一种带标签的症状推送方法、装置、设备及存储介质，一方面，可以根据用户输入的用户症状确定出推送症状，从而可以对用户进行症状提示，使用户可以基于推荐结果进一步完善自己的不适信息，有助于收集到全面的病情信息，提升了诊疗结果的准确性；另一方面，可以将推送症状与各自所属的症状类别标签进行关联推送，相当于对各推送症状进行分门别类，使得用户可以根据症状类别标签快速进行症状自查，可以提升用户进行症状自查的效率，进而提升了用户体验满意度
标签症状推送方法装置设备存储介质

[发明专利]疾病预测方法、装置、设备及存储介质-CN202111266005.5在审
发明人：刘文阁;程轶;刘亚飞;蔡庆玲;梁小丹;郑冶枫;王巨宏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;中山大学
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种疾病预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取患者的当前症状；确定至少一个第一历史症状，第一历史症状是与当前症状相似的历史症状；根据至少一个第一历史症状确定当前症状对应的第一疾病概率分布
疾病预测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于症状维度的重性抑郁症评估、分型和预后分析方法-CN202210438473.4在审
发明人：胡永波 -专利权人：四川大学华西医院
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了基于症状维度的重性抑郁症评估、分型和预后分析方法，涉及抑郁症评估分析技术领域，其技术方案要点是：通过将HAMD‑17和HAMA量表的31项症状条目浓缩为7个稳定且相互独立的症状因子，然后建立基于症状维度的重性抑郁症评估、分型和预后分析方法，具体包括以下步骤：S1、症状因子的浓缩；S2、重性抑郁症的症状分型；S3、重性抑郁症抗抑郁治疗的疗效预测；S4、症状因子分的计算和展示。本发明使用HAMD‑17和HAMA量表测评的重性抑郁症患者31项症状条目分数，浓缩成互不相关的7个症状因子分，以实现重性抑郁症的症状维度评估、分型和预后评估，能够反映重性抑郁症患者的症状因子结构和精神症状学特点，实现了重性抑郁症患者症状维度的评估。
基于症状维度抑郁症评估预后分析方法

[发明专利]藏药显示推荐方法、系统、计算机设备和可读存储介质-CN202210098936.7在审
发明人：张磊;梁初潮;李东;王世颍;范元晓;尤弋 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G16H20/90 文献下载
摘要：本发明涉及信息推荐技术领域，公开了一种藏药显示推荐方法、系统、计算机设备和可读存储介质，所述方法包括：获取患者的病症数据，病症数据包括病症名称和症状数据；基于电子病历数据提取病历症状‑药品数据集合；基于病历症状‑药品数据集合提取症状‑药品关联对集合；基于症状数据和症状‑药品关联对集合获取第一推荐显示集合；将第一推荐显示集合和症状数据组合形成患者症状‑药品数据，并将患者症状‑药品数据和病历症状‑药品数据集合输入基于物品的协同过滤算法获取第二推荐显示集合
藏药显示推荐方法系统计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种中医症状文本的分类方法及装置-CN202210202788.9在审
发明人：赵宗耀;陶雄;刘骐瑞 -专利权人：赵宗耀
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供一种中医症状文本的分类方法及装置，首先获取待处理中医症状文本并进行预处理，得到切片特征语义信息和一般语义信息；然后利用所述切片特征语义信息反向对所述待处理中医症状文本进行重构，得到重构症状文本语义信息，所述重构症状文本语义信息用以表示所述待处理中医症状文本的特殊分类信息；最后，将所述重构症状文本语义信息和所述一般语义信息进行拼接，作为线性神经网络模型输入，由预设线性神经网络模型输出所述待处理中医症状文本的分类结果，所述线性神经网络模型是预先根据标注的中医症状文本构建的。通过本申请可实现中医症状的智能识别和分类。
一种中医症状文本分类方法装置

[发明专利]辅助诊断方法及系统-CN202010239185.7在审
发明人：汪雪松;刘士豪 -专利权人：安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种辅助诊断方法及系统，所述辅助诊断方法包括：基于症状分组库，确定待判别病历中的待判别症状词的分组策略；其中症状分组库为，通过对病历数据库中的症状词进行分组获得多个症状组，进而确定任一所述症状组的最似然诊断以及诊断质量特征，来获得；症状分组库包括一一对应的症状组、最似然诊断和诊断质量特征；基于症状分组库确定与任一分组策略中各症状组对应的最似然诊断和诊断质量特征；基于分组策略中各症状组对应的最似然诊断和诊断质量特征，确定用于辅助诊断的待判别病历语义表达本发明实施例的辅助诊断方法能够实现多个症状按指向的疾病类别精确划分开来，有助于辅助诊断，提高诊断效率。
辅助诊断方法系统

[发明专利]医疗数据库的构建方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910883391.9在审
发明人：左磊;赵惟;徐卓扬;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： 2020-02-11 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种医疗数据库的构建方法，能够提供一个准确的医疗数据库，具体包括：接收用户输入的症状特征组，其中，症状特征组包括若干症状特征；判断症状特征组是否覆盖N个必要症状特征；在症状特征组覆盖N个必要症状特征时，将症状特征组输入预先建立的决策树模型；在症状特征组没有覆盖N个必要症状特征时，从预先拟合的特征轨迹组中选定与症状特征组的相似度满足相似度规则的若干特征轨迹，将选定的若干特征轨迹输入决策树模型，其中，特征轨迹包含N个必要症状特征，N为大于等于1的整数；选定决策树模型输出的一个用药方案，并将用药方案推荐给用户；获取用户对用药方案的评分，并将评分达到评分阈值的解决案例添加至医疗数据库中。
症状特征特征轨迹医疗数据库决策树模型相似度覆盖案例添加接收用户输入决策预先建立树模型构建拟合输出

[发明专利]基于人工智能技术的症状药物关联关系分析方法-CN201711439992.8有效
发明人：郑泽宇;刘智;周驰 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于人工智能技术的症状药物关联关系分析方法，包括以下步骤：症状抽取模块，抽取患者的症状集S；症状词向量映射模块，将汉语症状集映射为高维稠密词向量集；症状词向量编码模块，利用长短期记忆网络编码模型对症状词向量集进行编码，产生包含全部症状信息的信息向量C以及n个症状编码信息向量集Hs；建议方生成模块，以信息向量C和症状编码信息向量集Hs为输入，利用结合注意力模型的长短期记忆网络生成模型，生成一个包含L味中药的建议药方，即症状到中药的关联关系。本发明从系统输入到系统输出，逻辑结构清晰，层次分明，系统实现细节详尽，实现了一种端到端(症状端‑中药端)的系统闭合工作方式，极易落地和大规模应用。
基于人工智能技术症状药物关联关系分析方法

[发明专利]一种基于症状相关性对症状降维的分析方法-CN201810553989.7在审
发明人：粘冬晓;杜庆治;张漪;龙华;邵玉斌 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2018-06-01 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于症状相关性对症状降维的分析方法，属于大数据分析技术领域。本发明包括步骤：首先建立症状发病量数据库；对采集到的症状信息进行筛选处理，即根据所需求的症状剔除不在其中的症状；对症状进行一系列相关性分析；对相关性分析的结果进行判断，比较其与阈值的大小，进行判断是否可以对该症状进行降维本发明是通过对未知确切疾病的情况下采集症状分析时对冗余的症状进行一个降维处理，有些不需要采集的症状可以剔除，大大的降低了采集过程中的工作量，从而在一定程度上达到减少信息冗余的效果，为后期医学上的复杂分析降低维度
采集降维分析剔除降维处理信息冗余症状分析症状信息冗余大数据维度工作量数据库筛选疾病医学