专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于权重网络评估药物不良反应的方法-CN201510653825.8有效
  • 纪志梁;刘珂;蔡梅春 - 厦门大学
  • 2015-10-12 - 2018-08-28 - G06F19/12
  • 本发明公开了一种基于权重网络评估药物不良反应的方法。依次构建药物‑药物不良反应关系网络、药物‑基因关系网络和基因‑药物不良反应权重网络;分别获取基因集合中各基因之间的关联及关联权重,药物不良反应集合中各不良反应之间的关联及关联权重,目标药物调控的关键基因;再依次计算基因直接诱导药物不良反应发生的概率,加入基因之间和药物不良反应之间的关联之后基因诱导药物不良反应发生的概率,目标基因集诱导药物不良反应发生的概率;根据计算出来的各个药物不良反应的发生概率筛选目标药物潜在的不良反应在全基因组水平,定量化、网络化描述基因与药物不良反应间的关联,适用于多数常见的临床药物不良反应
  • 一种基于权重网络评估药物不良反应方法
  • [发明专利]一种基于药物依赖性的药对不良反应预测方法-CN202011179813.3有效
  • 朱嘉静;刘勇国;杨尚明;李巧勤 - 电子科技大学
  • 2020-10-29 - 2023-05-02 - G16H70/40
  • 本发明公开了一种基于药物依赖性的药对不良反应预测方法,其包括以下步骤:S1、收集药对不良反应关系数据、药物的结构数据和副作用数据;S2、构建基于属性监督的药对不良反应预测基础模型;S3、构建基于药物依赖性的药对不良反应预测模型;S4、采用基于药物依赖性的药对不良反应预测模型对步骤S1中所收集的未知不良反应关系的药对进行不良反应预测。本方法通过已知药对不良反应关系数据、药物的结构数据和副作用数据进行模型训练,可以预测数据集中未知不良反应关系药对的不良反应,发现潜在的不良反应药对,为基于生物实验方法的药对不良反应研究和新药安全性研究提供数据支持
  • 一种基于药物依赖性不良反应预测方法
  • [发明专利]药物警戒系统及其处理反馈数据的方法-CN201911390885.X在审
  • 刘瑞;万邦喜 - 嘉兴太美医疗科技有限公司
  • 2019-12-30 - 2020-05-19 - G06F16/953
  • 本发明提供了一种药物警戒系统处理反馈数据的方法,包括如下步骤:根据预先配置的账号和密码登录不良反应中心数据库;在所述不良反应中心数据库中识别更新的反馈数据报告,并下载更新的反馈数据报告;根据预定义的个例安全报告字段映射关系,将更新的的反馈数据报告下载并导入系统,并在系统中生成对应的不良反应报告;检索MedDRA词表以对所述不良反应报告中的一个或多个项进行编码;根据预先配置的药物不良反应清单判断并录入所述不良反应报告中的不良反应事件的已知性;根据预先配置的重要医学事件清单判断并录入所述不良反应报告中的不良反应事件的严重性;以及将所述不良反应报告提交至不良反应中心直报系统。
  • 药物警戒系统及其处理反馈数据方法
  • [发明专利]一种预测疫苗接种后不良反应转为严重不良反应风险的模型-CN202210881157.4有效
  • 李杰;金佳欢 - 哈尔滨工业大学
  • 2022-07-26 - 2023-06-27 - G16H50/20
  • 本发明提出了一种预测疫苗接种后不良反应转为严重不良反应风险的模型,基于疾病本体数据集的语义拓扑结构计算疾病相似度,并通过对疫苗接种后不良反应报告计算疾病的严重不良反应率,构建复杂疾病网络,对复杂疾病网络进行模块细粒度精准划分,使用启发式方法将复杂疾病网络划分为基础模块,再基于疾病的严重不良反应率和疾病之间的相似度得到优化后的模块,最后根据同一模块中种子疾病节点的严重不良反应率以及与其他疾病之间的相似度,计算患者接种某种疫苗后不良反应转为严重不良反应的风险评分;本发明能够对复杂疾病网络模块的细粒度精准划分,并且应用到预测疾病与新冠肺炎疫苗接种后不良反应转为严重不良反应风险上。
  • 一种预测疫苗接种不良反应转为严重风险模型
  • [发明专利]药物不良反应挖掘方法和系统-CN201610350019.8在审
  • 黄亦谦 - 北京千安哲信息技术有限公司
  • 2016-05-24 - 2016-10-26 - G06F19/00
  • 本发明公开了一种药物不良反应挖掘方法和系统,所述方法通过构建药物拓扑相似性矩阵和不良反应拓扑相似性矩阵,根据药物拓扑相似性矩阵和不良反应拓扑相似性矩阵,计算药物与不良反应组合的全局相关度向量,根据全局相关度向量的相似性,计算所有所述药物与不良反应组合的特征向量,再利用局部全局一致性学习算法,将已知的药物与不良反应组合的所述特征向量和与其相似度大于预设值的药物与不良反应组合的所述特征向量进行分类,以确定所述未知的药物与不良反应的组合是否存在对应关系,从而降低了临床用药不良反应发生风险。
  • 药物不良反应挖掘方法系统
  • [发明专利]一种药物不良反应智能分析的方法、系统和设备-CN202110238722.0在审
  • 不公告发明人 - 曹庆恒
  • 2021-03-03 - 2021-07-16 - G16H20/10
  • 本发明公开了一种药物不良反应智能分析的方法、系统和设备,通过建立药物不良反应数据库,将药物使用信息与药物不良反应数据库相关信息和规则进行对比,分析患者药物不良反应情况。如果患者用药方案存在一定的不良反应风险,则根据不良反应的影响,原有用药方案与用药优化方案进行综合对比分析的情况,评估患者存在一定不良反应风险的用药方案的合理性与合规性,并生成相关应用信息。通过本发明的一种物不良反应智能分析的方法、系统和设备,辅助处方者向患者开具更合理和合规的用药方案,减少药物不良反应风险,提升患者用药的安全性、有效性和经济性。
  • 一种药物不良反应智能分析方法系统设备

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