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[发明专利]一种肋骨细小骨折检测方法和系统-CN202111527555.8在审
发明人：樊昭磊;吴军;张嵩;李传朋;郭凯峰;刘磊 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种肋骨细小骨折检测方法和系统，该方法包括构建肋骨细小骨折检测数据库；数据库为经过医生标注骨折位置的CT图片；将数据库按照预设比例分为训练集、验证集和测试集；CT图片进行预处理；预处理的过程为：选取连续三张的CT图片分别按照HU值范围采样后加权平均得到三通道图像；将三通道图像输入至改进的YOLOV5模型中进行训练；若连续损失函数下降小于预设阈值则停止保存模型参数，使用测试集验证改进的模型输出结果与标注的骨折位置是否相同。基于该方法，还提出了一种肋骨细小骨折检测系统。本发明使用大量临床数据进行训练，对不同医院的数据具有较强的泛化能力，能够快速准确的对患者是否有肋骨细小骨折进行检测。
一种肋骨细小骨折检测方法系统

[发明专利]一种医疗健康中台的建模方法、系统及计算机存储介质-CN202111536752.6在审
发明人：邢南南;高希余;孙钊;李涛;曹广智 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种医疗健康中台的建模方法、系统及计算机存储介质，属于人工智能技术领域，建模方法包括对医疗健康业务进行中台职责及系统边界划分，通过统一语言对中台内部业务进行阐述，得到初步分析结果；分析所述医疗健康业务参与的角色，对所述中台内外部的交互逻辑进行阐述，得到动态分析结果；对所述初步分析结果和动态分析结果进行抽象，剥离差异部分，对共性抽象形成业务模型。本发明利用领域建模理论对医疗健康业务中台进行建模，以挂号业务中台的整个建模过程为例，明确系统边界并确定了业务中台的职责，同时经过动态分析后设计业务模型，为医疗健康业务中台的落地提供一种建模指导，充分发挥医疗健康业务中台的业务价值。
一种医疗健康建模方法系统计算机存储介质

[发明专利]基于深度学习的血液库存预警方法和系统-CN202111494914.4在审
发明人：王立业;高鹏;彭永超;丁磊;孙钊 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：本发明提出了基于深度学习的血液库存预警方法和系统，该方法包括将目标医院的用血信息转化为向量存入第一数据库；以及将目标医院同类别医院的用血信息转化为向量存入第二数据库；基于粗糙集理论对第一数据库和第二数据库进行属性约简；将约简后信息库中的数据按照预设的比例分为训练集、验证集和测试集；将目标医院同类别医院在第二预设时间段的用血信息输入到模型中，对模型中进行训练，并在验证集上验证选出损失总量最小的模型，通过测试集测试预测血液库存。基于该方法，还提出预警系统。本发明利用深度学习技术，分析同类别医院信息及本院以往患者用血情况，推测出合理的血液库存量，解决了医院不能准确合理的设定库存预警量的难题。
基于深度学习血液库存预警方法系统

[发明专利]一种诊断编码处理方法、系统、存储介质及电子设备-CN202111494958.7在审
发明人：李森;吴军;鞠海涛;桑波;樊昭磊;李福友;田民君 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G16H10/20 文献下载
摘要：本发明属于编码数据处理领域，提供了一种诊断编码处理方法、系统、存储介质及电子设备。其中，该方法包括获取当前患者的所有临床诊断编码；基于合并编码库来判断是否需要对当前患者的所有临床诊断编码进行合并处理；其中，合并编码库中存储有可合并的编码与合并后的编码的对应关系；当需要进行合并处理时，再通过判断合并编码入口交集是否为空，选择相匹配的合并方案，输出合并处理后的临床诊断编码。其能够提高临床诊断编码合并处理的速度和准确性，最终形成准确性和科学性的疾病编码，方便后期疾病编码数据查询，大大节省临床医师基于疾病编码查询疾病解决方案的时间。
一种诊断编码处理方法系统存储介质电子设备

[发明专利]一种能够实时学习的病案自动编码方法-CN202111400146.1在审
发明人：张伯政;唐守刚;鞠海涛;樊昭磊;桑波;张述睿 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：一种能够实时学习的病案自动编码方法，利用了ICD编码的结构特点，使用对比学习方法训练了病案的嵌入模型，并在嵌入模型形成的嵌入集合中，采用KNN的推理方法来实现病案自动编码，在使用过程中，收集编码员的使用行为，来对编码空间和嵌入空间进行定制化修改，实现了单样本级别的实时学习，配合编码软件的使用，能够在实际编码员使用过程中自我进化，直到几乎完全符合编码员的编码习惯，可极大的提升医院病案编码的工作效率。
一种能够实时学习病案自动编码方法

[发明专利]一种通用监护设备数据采集分析系统及方法-CN202111203777.4在审
发明人：李明钰;赵宁;孙钊;李涛;张皓;田民君;贾祯 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司;山东晨泽人工智能研究院有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种通用监护设备数据采集分析系统及方法，该系统包括：建立监护界面模板库与字符关系模板库；根据监护设备类型通过数据接口或视频采集器将数据统一转发至数据分析处理模块；所述数据分析处理模块根据不同的数据类型结合监护界面模板库和字符关系模板库，采用不同的解析形式，生成标准JSON格式的数据识别结果进行显示或者发送至第三方系统。
一种通用监护设备数据采集分析系统方法

[发明专利]一种智能病历推荐方法及系统-CN202111255283.0在审
发明人：刘小梅;张艳;孙钊;赵宁;李涛;张之林;吴军 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司;山东百灵互联网医疗健康有限公司;山东晨泽人工智能研究院有限公司
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明属于文本处理技术领域，提供了一种智能病历推荐方法及系统，首先获取患者病历，并采用病历结构化算法，对患者病历进行结构化得到多个基础节点和复合节点；然后将基础节点的节点内容作为病历的基础特征；采用病历深度结构化算法，将所述复合节点的节点内容拆分成多个段落，并匹配得到每一段落所属细节点，当段落所属细节点为疾病细节点时，基于该段落的内容构建疾病树；最后基于基础特征和疾病树，采用匹配规则算法，计算病例库中每个病历和患者病历的相似度得分，病例库中相似度得分最高的病历即为推荐病历，实现了智能推荐符合患者病情的病历，辅助医生进行诊疗。
一种智能病历推荐方法系统

[发明专利]一种基于内涵质控的病历管理方法及系统-CN202111122481.X在审
发明人：赵宁;张艳;李涛;孙钊;李全祥;吴军 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于内涵质控的病历管理方法及系统，包括：构建病历内涵质控规则图谱，所述内涵质控规则至少包括一致性规则、合理性规则、规范性规则和诊断充分性规则中的一种或多种；依据所述病历内涵质控规则图谱，对待保存病历进行实时质检和错误提示；对依据所述病历内涵质控规则图谱质检后的病历进行归档，线下对归档病历进行质检，并将质检结果进行推送；本公开实现了对病历的内涵质控，医生在写病历时实时提示内涵错误，提高了医生书写病历的质量，同时，提高了病历质控人员对病历质控工作的效率和质量。
一种基于内涵病历管理方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的T波电交替检测方法-CN202111245373.1在审
发明人：苏腾;吴军;鞠海涛;樊昭磊;张伯政;张宁宁 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：一种基于深度学习的T波电交替检测方法，通过使用深度学习的方法，进一步挖掘出T波电交替的特征，利用基于深度学习的T波电交替检测方法，可以有效检测出包含T波电交替的心电波形数据，使用F1值，可以定量分析检测TWA的效果，对TWA识别研究有促进作用。缓解T波电交替的检测尚缺乏医学上的金标准且检测的准确性无法定量分析的问题。
一种基于深度学习交替检测方法

[发明专利]一种基于预编译合约的区块链性能检测方法及系统-CN202011586814.X在审
发明人：陈冲;高希余;吴军;赵华桥 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于预编译合约的区块链性能检测方法及系统，获取当前节点的进程PID数据；根据获取的进程PID数据，利用节点内的预编译合约，获取当前节点线程的CPU、内存、磁盘和网络传输数据，得到当前进程下当前节点的监控数据；通过各个节点共识，每个节点保存所有节点性能数据，汇聚每个节点的监控数据，得到最终的区块链性能检测结果；本公开利用区块链智能合约天然具有的性质，无需安装额外的监控系统，达到同时监控所有节点的能力，给后期的部署运维带来极大的方便；同时支持很细粒度的系统操作，避开EVM的限制，可以做到无限扩展。
一种基于预编合约区块性能检测方法系统

[发明专利]一种基于卒中地图的院前急救路径规划方法及系统-CN202110038386.5在审
发明人：孙钊;吴军;席磊;樊昭磊;何云威 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：本发明公开一种基于卒中地图的院前急救路径规划方法及系统，包括：根据医院等级、卒中等级和医院治疗方式的医院数据，构建卒中急救地图数据库；调用地图API，根据卒中急救地图数据库，在对应医院上标注相应的医院数据，得到卒中地图；根据医院导航请求，在卒中地图中调取目标医院并规划路径。构建包括医院的医院等级、卒中等级、医院治疗方式、医院地址、医院电话、医院简介等多种医院数据的卒中急救地图数据库，并采用地图定位构建卒中地图，能够针对患者的需求，快速选择和定位有中风救治能力的医院，实现选择的自主性和针对性。
一种基于地图急救路径规划方法系统

[发明专利]一种基于深度学习和集成分类的智能辅助诊断方法-CN201911353290.7有效
发明人：樊昭磊;吴军;杨万春;张伯政;孙钊 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：一种基于深度学习和集成分类的智能辅助诊断方法。通过命名实体识别和关系抽取，准确提取出了主诉和现病史中的实体和属性，去除了无效信息。在标签主题模型中，加入了特征词的位置权重，提高了关键位置特征词的占比。在多层感知机模型的损失函数中加入了调整参数，解决样本分布不均匀造成的问题。针对相同样本，不同的分类方法得到的分类边界不同，故采用堆叠集成方法将标签主题模型和多层感知机模型进行了集成，提升了疾病的预测准确度。
一种基于深度学习集成分类智能辅助诊断方法

[发明专利]一种基于混合优化算法的医疗信息服务选择方法-CN201911352264.2有效
发明人：樊昭磊;吴军;杨万春;张伯政;李涛 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于混合优化算法的医疗信息服务选择方法。通过上述方法，提取了医疗信息服务的多维属性，建立了满足用户并发需求和多粒度的模型。相比现有的模型，该模型考虑了医疗信息服务的事务属性，设计了基于概率的自适应优先级。采用了多粒度递归分解方法来获取组合方案。利用混合优化算法来解决服务选择问题，主要设计了粒子编码方式，将粒子群、带优先级的交叉变异算子和模拟退火方法相融合，得到最优服务。其中带优先级的交叉变异算子能够避免不合事务属性的解，粒子群算法能够实现快速的全局搜索，而模拟退火方法能够避免陷入局部最优解，不同的方法相互补充，取长补短，得到最优效果。
一种基于混合优化算法医疗信息服务选择方法

[发明专利]一种基于诊疗数据的手术分类编码方法及系统-CN202110061549.1在审
发明人：李福友;吴军;高希余;桑波;李森;张述睿;王陈辰 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开一种基于诊疗数据的手术分类编码方法及系统，包括：获取诊疗数据；采用预先训练的实体判别模型识别诊疗数据所属的手术术式实体类型，以此确定手术术式的主导词和修饰词；基于标准诊断库构建手术编码知识图谱，根据主导词遍历手术编码知识图谱的根节点，修饰词遍历根节点的叶子节点，直至叶子节点度为零时遍历结束，得到诊疗数据的编码结果。通过双向手术数据实体识别模型、神经实体权重关系判别网络模型和手术编码知识图谱，对手术诊疗数据进行编码，实现自动手术编码且分类标准的统一。
一种基于诊疗数据手术分类编码方法系统

[发明专利]病例诊断分组中异常病例的识别方法及系统-CN202110106008.6在审
发明人：王子阳;吴军;高希余;樊昭磊;卢法臣;支应然;李朋飞 -专利权人： 山东众阳健康科技集团有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本公开提出了病例诊断分组中异常病例的识别方法及系统，包括：从诊断组中的病例中获取包含诊断信息及手术操作信息相组合的病例；判断诊断信息中发病部位与手术操作信息手术操作部位是否匹配，识别出不匹配的病例。本公开技术方案基于程序化、智能化判断相较于目前的人工校验识别，效率更高，并且只要规则制定的完善，正确率也会更高，不会有遗漏。
病例诊断分组异常识别方法系统