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]一种面向医疗行为片段的费用自动测算方法与系统-CN202311164978.7在审
  • 李劲松;邢金栓;杨宗峰;吴承凯;周天舒 - 之江实验室
  • 2023-09-11 - 2023-10-17 - G06Q30/0201
  • 本发明公开了一种面向医疗行为片段的费用自动测算方法与系统。通过预处理医疗行为记录,获得每家医院每个患者目标文本集;针对不同医疗行为预定义费用类型,基于目标文本集属地标准医疗服务价格手册,构建多层级分类费用词库,然后使用智能文本分类技术将医疗行为记录切分为不同类型的医疗行为片段,精准定位费用支出线索,进一步地从医疗行为片段中生成关键短语,在关键短语和标准费用词库之间建立关联关系,确定每段医疗行为片段的费用。本发明实现了对临床医疗行为记录产生的实际费用的自动化、智能化测算,有利于为临床相关人员提供费用检查的参考依据,从而解决了人工工作量大和效率低下的问题。
  • 一种面向医疗行为片段费用自动测算方法系统
  • [发明专利]一种电子病历中药物术语标准化关联方法及系统-CN202310567874.4有效
  • 李劲松;马爽;杨宗峰;王昱 - 之江实验室
  • 2023-05-19 - 2023-09-19 - G06F17/00
  • 本发明公开了一种电子病历中药物术语标准化关联方法及系统,本发明通过同义词挖掘技术对药物术语库进行更新,得到基于同义词挖掘更新的药物术语库,解决了药物术语库中标准药物术语和电子病历中外部药物术语语义相似性低的问题;本发明在电子病历中外部药物术语与基于同义词挖掘更新的药物术语库中标准药物术语关联时,利用的语义信息除中文字符标记外,加入相应药物术语的拼音字符序列,且充分利用药物术语库和电子病历中外部药物术语的图结构信息;构建了基于语义嵌入和结构嵌入的关联预测模型,从而准确建立真实世界电子病历中外部药物术语与药物术语库中标准药物术语的关联。
  • 一种电子病历药物术语标准化关联方法系统
  • [发明专利]一种虚拟电子病历的生成方法及装置-CN202310811543.0有效
  • 李劲松;周逸飞;杨宗峰;周天舒;田雨 - 之江实验室
  • 2023-07-04 - 2023-09-19 - G06F17/00
  • 本说明书公开了一种虚拟电子病历的生成方法及装置,通过预先训练的特征提取模型从输入的指定图中提取指定图包含的各实体的特征,基于各实体的特征以及用户输入的目标文本的特征确定提示向量,将所述提示向量输入到预训练的自然语言模型,生成包含非真实的医疗记录文本的虚拟电子病历。可见,通过预先训练的特征提取模型提取指定图中各实体的特征,充分挖掘指定图中各实体之间的相关关系,并根据各实体的特征以及用户输入的目标文本的特征确定具有针对性的提示向量,通过提示向量引导预训练的自然语言模型充分利用指定图中各实体的特征,生成更符合用户实际需求的高质量虚拟电子病历。
  • 一种虚拟电子病历生成方法装置
  • [发明专利]基于事件图谱的药物种类和用量推荐系统及方法-CN202310169762.3有效
  • 杨宗峰;李劲松;辛然;史黎鑫;周天舒;田雨 - 之江实验室
  • 2023-02-27 - 2023-09-01 - G16H20/10
  • 本发明公开了一种基于事件图谱的药物种类和用量推荐系统及方法,本发明联合使用患者事件图谱和药物知识图谱进行用药推荐,能够利用患者的病情动态变化过程中的信息,与患者相关的各种事件之间复杂的关联信息,以及事件和药物属性的关联信息,这样推荐使用的药物更契合患者实际身体状况和病情。使用大量患者诊疗数据对患者和药物的关联程度进行修正,充分利用了医生在临床诊疗过程中产生的经验性知识。在事件图谱中针对特定药物识别出主要事件路径,利用主要事件路径上的信息在药物用量专家知识的指导下计算精确的药物用量,使得药物用量模型在利用患者特定信息的同时又不脱离权威指导,确保药物用量推荐结果在正常范围内尽量做到精准和个性化。
  • 基于事件图谱药物种类用量推荐系统方法
  • [发明专利]一种急救场景的医疗文本纠错及智能提取的方法及装置-CN202310521134.7在审
  • 李劲松;杨宗峰;周逸飞;田雨;周天舒 - 之江实验室
  • 2023-05-10 - 2023-06-23 - G06F40/216
  • 本说明书公开了一种急救场景的医疗文本纠错及智能提取的方法及装置,可以获取语音识别出的急救医疗文本,而后,根据统计语言模型和/或错字识别模型,确定急救医疗文本中存在的错误位置,进而,确定每个错误位置对应的候选代替字,并根据每个错误位置对应的候选代替字,确定将急救医疗文本进行纠错后的各候选纠错文本,以从各候选纠错文本中选取出目标文本,最后,可以将预设的医疗信息类型与目标文本输入到预先训练的信息提取模型的第一网络层中,以使第一网络层输出提示信息向量,将提示信息向量和目标文本输入到信息提取模型的第二网络层,以通过信息提取模型从目标文本中提取出该医疗信息类型下的医疗信息,从而提高了信息提取的准确性。
  • 一种急救场景医疗文本纠错智能提取方法装置
  • [发明专利]一种面向NER的中文临床文本数据增强方法及装置-CN202210793967.4有效
  • 李劲松;史黎鑫;辛然;杨宗峰;田雨;周天舒 - 之江实验室
  • 2022-07-07 - 2022-12-13 - G06F40/117
  • 本发明公开了一种面向NER的中文临床文本数据增强方法及装置,通过数据预处理得到未标注数据和标签线性化处理的标注数据。使用未标注数据,通过掩盖文本中的部分信息,基于保留信息对掩盖部分进行预测,同时引入实体词级判别任务,进行基于片段的语言模型预训练;在微调阶段引入多种解码机制,基于预训练后的基于片段的语言模型得到文本向量和文本数据之间的关系,将线性化的带实体标签数据转化为文本向量,在文本生成模型的预测阶段通过正向解码和反向解码进行文本生成,通过对标签进行解析,得到带有标注信息的增强数据。本发明在进一步提升数据多样性的同时,对增强数据的质量也做了改善,从而确保模型可以生成更多高质量增强数据。
  • 一种面向ner中文临床文本数据增强方法装置
  • [发明专利]一种基于通用模型的医学标准术语管理系统及方法-CN202210980851.1有效
  • 李劲松;俞紫怡;杨宗峰;田雨;周天舒 - 之江实验室
  • 2022-08-16 - 2022-11-11 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种基于通用模型的医学标准术语管理系统及方法,包括术语信息处理模块,术语关系网络构建模块,术语库自扩增模块,可视化管理模块;步骤S1:通过术语信息处理模块对开源标准术语数据进行梳理整合,并通过构建的序列标注模型拆分得到所述细分属性名称对应的细分属性内容;步骤S2:建立标准化映射关系,完成术语关系网络的搭建;步骤S3:进行自增推荐,完成术语关系网络的扩展;步骤S4:利用可视化管理模块对所述术语库进行可视化管理。本发明所构建的医学标准术语库可满足不同的科研及业务使用场景,兼容或可溯源至不同平台及权威机构的医学标准术语,所设计的结构体可支持术语的各种组合扩展。
  • 一种基于通用模型医学标准术语管理系统方法
  • [发明专利]一种基于多轮智能问答的相似病历匹配系统及方法-CN202111528572.3有效
  • 李劲松;杨宗峰;李玉格;周天舒;田雨 - 之江实验室
  • 2021-12-15 - 2022-05-06 - G06F16/33
  • 本发明公开了一种基于多轮智能问答的相似病历匹配系统及方法,本发明对关键的临床信息及其性质描述设计了全面的问题流程,然后构建多轮智能问答模型,在病历文本中定位临床信息问题答案;在多轮智能问答模型中设计了综合考虑前面若干轮问题答案与当前一轮问题的方法,并且设计了在病历文本中识别答案位置的计算方法,使得多轮智能问答模型考虑的信息更加全面;在多轮智能问答模型中设计了基于医疗领域知识图谱的知识增强方法,进一步保证模型性能;本发明首先计算不同临床信息之间的关系,然后基于它们的关系计算病历文本整体的向量表示,使得病历文本的向量表示中包含了不同临床信息之间的内在联系,从而保证相似病历结果的完整性和准确性。
  • 一种基于智能问答相似病历匹配系统方法
  • [发明专利]基于深度图匹配的医疗数据元自动化分类方法及系统-CN202111649231.1有效
  • 李劲松;辛然;杨宗峰;李玉格;孙慧瑶;周天舒;田雨 - 之江实验室
  • 2021-12-30 - 2022-04-08 - G06F16/906
  • 本发明公开了一种基于深度图匹配的医疗数据元自动化分类方法及系统,本发明定义了基于最小元数据信息的医疗数据元图数据模型,使得深度图匹配模型的效果同样适用于极低元数据信息的局部数据沼泽的情况,达到使用最少的元数据信息完成数据元自动化分类的目的,同时保证在图数据模型标准下采集的图结构数据适用于深度图匹配模型的训练;基于表示学习方法计算医疗数据元的向量表示,通过向量表示的分类,快速、自动化筛选有可能映射到标准数据模型的有效数据元;基于图注意力机制计算列顶点的向量表示,构建深度图匹配模型完成医疗数据元的自动化分类。本发明方法及系统具有良好的可拓展性,可应用于各类数据沼泽向数据湖转化问题的处理。
  • 基于深度匹配医疗数据自动化分类方法系统
  • [发明专利]基于异构图神经网络的医疗术语规范化系统及方法-CN202111213727.4有效
  • 李劲松;杨宗峰;辛然;田雨;周天舒 - 之江实验室
  • 2021-10-19 - 2022-02-22 - G06F16/36
  • 本发明公开了一种基于异构图神经网络的医疗术语规范化系统及方法,首先对各种类型的医疗术语构建关键的信息单元,实现医疗术语的结构化表示,并基于信息单元构建包含各种类型医疗术语的知识图谱。基于此知识图谱构建包含各种类型医疗术语的异构图神经网络,在异构图神经网络的训练过程中综合考虑图的临近节点分布和节点内容编码,用于进行医疗术语规范化。本发明能够充分利用同类医疗术语的信息单元互相之间关联与差异的知识,同时容纳各种类型的医疗术语,能够全面学习医疗领域的知识,并且能够方便地将新类型的医疗术语增加到系统中,减少了新类型医疗术语规范化的工作量。
  • 基于构图神经网络医疗术语规范化系统方法

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