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[发明专利]基于相似患者的健康指导方法、装置、计算机设备及介质-CN202111013016.2有效
发明人：赵婷婷;孙行智;徐卓扬;刘卓 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本申请实施例属于人工智能领域，应用于智慧医疗领域中，涉及一种基于相似患者的健康指导方法，包括通过获取待测患者的第一患者特征，将第一患者特征输入至预设的糖化预测模型中，得到预测结果，确定与预测结果相反的人群作为目标人群，并获取目标人群中每个目标患者的目标患者特征，根据第一患者特征与目标患者特征进行检索，得到与待测患者相似的相似患者，基于相似患者对待测患者进行健康指导。本申请还提供一种基于相似患者的健康指导装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，第一患者特征可存储于区块链中。本申请可以清晰地展现患者管理目标，让患者能够尽早干预，培养良好的自我管理能力。
基于相似患者健康指导方法装置计算机设备介质

[发明专利]一种基于深度神经网络的数据处理方法及装置-CN202010412571.1有效
发明人：李彦轩;唐蕊;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，实施例公开了一种基于深度神经网络的数据处理方法及装置，其中方法包括：获取至少2个训练样本，将该至少2个训练样本依次输入构建好的深度神经网络DNN模型进行训练，使训练后该DNN模型的损失函数减小至预设波动范围，该DNN模型的损失函数为四元组损失函数，将待预测病历数据的特征向量输入训练好的DNN模型中处理，得到该待预测病历数据对应的目标嵌入向量，根据该目标嵌入向量与质量嵌入向量之间的距离和预设的质量异常距离，确定该待预测病历数据的质量。采用本申请实施例，可以从多方面/多角度筛查病历数据的质量，提高质量筛查的准确度。另外，本申请可应用于智慧医疗领域中，从而推动智慧城市的建设。
一种基于深度神经网络数据处理方法装置

[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]线上问答方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201810724612.3有效
发明人：朱姬渊;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-07-04 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种线上问答方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收终端获取的用户输入的文本，并对所述文本进行清洗；对清洗后的文本进行分词处理得到分词；识别终端获取的当前场景，并加载与所述当前场景对应的转义词库；通过所述转义词库对所述分词进行推导得到不同维度的本体词；查找与所述本体词对应的答案，并输出所述答案。采用本方法能够提高线上问答准确性。
线上问答方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]话术推荐方法、装置及相关设备-CN202110736470.4有效
发明人：蒋雪涵;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请涉及数据处理技术，提供一种话术推荐方法、装置、计算机设备与存储介质，包括：采集对话训练数据；以对话数据为输入数据，以打分标签为输出数据训练初始分类器，得到情感分类器；获取情感分类器对应的第一损失函数；以问数据为输入数据，以答数据为输出数据训练初始神经网络模型，得到初始话术推荐模型；获取初始话术推荐模型对应的第二损失函数；组合第一损失函数与第二损失函数，得到目标损失函数，并根据目标损失函数调整初始话术推荐模型，得到目标话术推荐模型；接收目标语句信息；将目标语句信息输入至目标话术推荐模型中，将目标损失函数最小化的目标对话为话术推荐。本申请能够提高话术推荐的准确性，促进智慧城市的快速发展。
推荐方法装置相关设备

[发明专利]基于固定时间窗的医保数据处理方法、装置、设备及介质-CN202010929662.2有效
发明人：蒋雪涵;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-07 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06Q40/08 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，揭露了一种基于固定时间窗的医保数据处理方法、装置、设备及介质，该方法通过获取预设时间段内医保使用事件的触发时间点以及触发总次数；将医保使用事件及其触发时间点展示在预设时间轴上，并获取预设时间轴上相邻的两个医保使用事件之间的时间间隔；根据预设固定时间窗和时间间隔，将预设时间轴切割为若干个子时间轴；将包含医保使用事件总个数最多的子时间轴记录为第一子时间轴；根据预设固定时间窗和预设频次确定方法，确定第一子时间轴对应的第一最密集频次；在第一最密集频次符合预设频次标准时，提示预设时间段内的医保使用事件异常。本发明提高了异常数据处理效率。
基于固定时间医保数据处理方法装置设备介质

[发明专利]一种基于异常样本的关联规则挖掘方法、系统、终端及存储介质-CN202110702650.0有效
发明人：蒋雪涵;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异常样本的关联规则挖掘方法、系统、终端及存储介质。包括：获取待挖掘样本数据；从待挖掘样本数据中学习各个统计项目的共现条件概率，根据共现条件概率预测每个统计项目在各个样本中的出现概率；根据统计项目在各个样本中的出现概率与统计项目在各个样本中的真实出现情况计算各个样本的异常分数，并根据异常分数将待挖掘样本数据划分为正常样本和异常样本；采用关联规则挖掘算法对正常样本进行关联规则挖掘，得到候选关联规则；计算候选关联规则在异常样本中的违反分数，通过违反分数对候选关联规则进行筛选，得到最终的关联规则。本发明利用异常样本对从正常样本中挖掘得到的关联规则进行筛选，降低了关联规则的假阳性。
一种基于异常样本关联规则挖掘方法系统终端存储介质

[发明专利]一种对话模式优选方法、装置、设备及存储介质-CN202310470106.7在审
发明人：徐卓扬;赵婷婷;赵越;刘卓;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G16H80/00 文献下载
摘要：本发明涉及数字医疗技术领域，提供一种对话模式优选方法、装置、设备及存储介质。该对话模式优选方法，包括：获取对话数据，对话数据包括多组沟通对话以及对应沟通对话的沟通结果；按照对话意图为多组沟通对话中与客户沟通的对话语句打上意图标签；按顺序梳理沟通对话中对话语句的意图标签，获取每组沟通对话的意图路径；根据意图路径对应沟通对话的沟通结果，获取各个意图路径的有效沟通贡献率，从对话数据中筛选出有效沟通贡献率大于预设贡献阈值的意图路径，并以意图路径对应的沟通对话作为有效沟通对话模式。本发明对话模式优选方法，能够从大量对话数据中优选出实现有效沟通的沟通对话，以提高基于优选数据训练对话模型的意图传达效率。
一种对话模式优选方法装置设备存储介质

[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]基于线上问诊的意图识别方法、装置、电子设备及介质-CN202310475821.X在审
发明人：刘佳瑞;王世朋;姚海申;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G16H80/00 文献下载
摘要：本发明涉及数字医疗领域的人工智能技术，揭露一种基于线上问诊的意图识别方法，包括：基于相似性损失函数对原始意图识别模型进行相似性训练，得到训练后的初始意图识别模型；根据标签相似性矩阵和初始意图识别模型的输出得分构建标签相似性损失函数，利用标签相似性函数对初始意图识别模型进行多标签训练，得到标准意图识别模型；将线上问诊数据集输入至标准意图识别模型中进行意图识别，得到线上问诊数据对应的问诊意图。此外，本发明还涉及区块链技术，标签相似性矩阵可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于线上问诊的意图识别装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高意图识别的准确度。
基于线上问诊意图识别方法装置电子设备介质

[发明专利]分诊数据处理方法、装置、设备及介质-CN202010940847.3有效
发明人：赵惟;徐卓扬;左磊;赵婷婷;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： 2023-08-01 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理领域，提供一种分诊数据处理方法、装置、设备及介质，所述方法包括：接收到包含患者的就诊数据的分诊请求；获取与患者标识码关联的历史就诊信息，将历史就诊信息和就诊数据确定为患者的待分诊数据；通过短期分诊知识模型对待分诊数据进行群体划分，得到患者群体结果和短期分诊结果；获取与患者群体结果相匹配的基于深度强化学习的长期分诊模型；通过长期分诊模型对就诊数据进行预测，得到长期分诊结果；根据短期分诊结果和长期分诊结果，确定患者的最终分诊结果并输出。本发明实现了快速地、准确地对患者进行自动分诊，节省了患者时间，提升了就诊准确率。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。
数据处理方法装置设备介质

[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]对话回复筛选方法、装置、设备及存储介质-CN202310471993.X在审
发明人：刘佳瑞;王世朋;姚海申;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，可用于金融保险业务的用户问题解答，揭露一种对话回复筛选方法，包括：获取基于对话历史文本利用预构建的回复生成模型生成多个回复文本；将对话历史文本作为回复生成模型的输入，将回复文本作为对话历史文本的标签，计算回复文本对应的第一损失值；将回复文本作为预构建的排序模型的输入，将对话历史文本作为回复文本的标签，计算回复文本对应的第二损失值；根据回复文本对应的第一损失值及第二损失值对所有回复文本进行筛选，得到目标回复文本。本发明还涉及一种区块链技术，所述回复文本可以存储在区块链节点中。本发明还提出一种对话回复筛选装置、设备以及介质。本发明可以降低对话回复筛选准确率。
对话回复筛选方法装置设备存储介质

[发明专利]对话生成模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202310469117.3在审
发明人：刘佳瑞;王世朋;姚海申;孙行智 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种对话生成模型的训练方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及人工智能及智慧医疗技术领域。其中方法包括：获取对话生成模型的训练数据集，其中，训练数据集包括多个预设有场景标签的训练样本，场景标签用于标注训练样本适用的场景；基于场景标签将训练样本划分为多个批次组，其中，每个批次组包含属于同一场景的预设数量的训练样本；对多个批次组进行随机排序，生成用于训练对话生成模型的目标训练数据集；根据目标训练数据集，对预设的神经网络模型进行训练，得到对话生成模型。上述方法能够从历史的对话样本中，生成按照适用场景随机排序的批次组，并基于该训练数据集对对话生成模型进行训练，提升模型的性能。
对话生成模型训练方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]问答模型中问题的挖掘方法、装置及设备-CN202310468471.4在审
发明人：徐卓扬;赵越;赵婷婷;孙行智;胡岗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种问答模型中问题的挖掘方法、装置及设备，涉及数字医疗领域，可以解决可以解决问题模型中问题挖掘效率低的问题。包括：获取历史样本问题，对历史样本问题进行初分组，得到多个第一组，其中，第一组内的历史样本问题之间的距离小于第一预设阈值；利用聚类算法将每个第一组内的历史样本问题进行再分组，得到多个第二组，其中，每个第二组内的历史样本问题之间的距离小于第二预设阈值，第二预设阈值小于第一预设阈值；计算第二组之间的距离，将小于第二预设阈值的第二组合并，得到合并后的第二组；将所有合并后的第二组确定为建立问答模型所需的目标问题集。
问答模型问题挖掘方法装置设备

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