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[发明专利]智能化的疾病诊断方法及装置、计算机设备与可读介质-CN201910788719.9在审
发明人：冯博豪 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供一种智能化的疾病诊断方法及装置、计算机设备与可读介质，涉及大数据技术领域。所述方法包括：采集就诊者的疾病相关信息，所述疾病相关信息包括本次疾病信息、过往病史信息和/或家族遗传病信息；基于采集的所述疾病相关信息和预先建立的医疗知识图谱，获取诊断报告。通过采用本发明的上述术方案，能够自动化地实现疾病诊断，避免人工诊断在业务能力有限、工作量加大、以及医生情绪等非正常因素对诊断结果的影响，即使医生不在现场，也能够完成疾病的诊断，能够在提高诊断效率的基础上，进一步有效地降低误诊概率，提高诊断的准确性。
相关信息疾病疾病诊断诊断采集计算机设备病史信息疾病信息可读介质人工诊断业务能力医疗知识预先建立诊断报告诊断结果大数据遗传病有效地智能化误诊医生工作量图谱自动化概率情绪

[发明专利]多手写任务融合特征的专家知识自适应学习疾病诊断系统-CN202310273493.5在审
发明人：曹军义;郭林川;谢俊枭;赵欢;雷亚国 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：一种多手写任务融合特征的专家知识自适应学习疾病诊断系统，包括自适应特征融合子系统和自适应学习疾病诊断子系统；自适应特征融合子系统包括自适应数据预处理、特征提取、特征筛选、自适应特征融合四个环节；自适应学习疾病诊断子系统包括疾病诊断、专家验证、专家知识库更新、自适应诊断模型优化四个环节；本发明采集不同类型的多种手写任务提供丰富的手写信息，从多角度对患者健康状况进行评估；对每种手写任务采取差异化的数据分析，同时融合多手写任务的特征，提升诊断精度；而可以学习专科医生专家知识进行自适应更新的疾病诊断方法可以更好的面对致病机理复杂的神经系统变性疾病的诊断，提升方法的适用性和数字诊察成效。
手写任务融合特征专家知识自适应学习疾病诊断系统

[发明专利]疾病诊断和磁化饮料装置-CN200510063615.X无效
发明人：刘宏森 -专利权人：刘宏森
申请日： 2005-03-29 - 公布日： 2006-10-04 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：疾病诊断和磁化饮料装置，包含两部分，一部分是电子疾病诊断，另一部分是磁化饮料设备。通过经络仪或量子共振检测仪等电子疾病诊断设备取得可表示个人健康程度的电信号，将该电信号输入磁化饮料装置，用以制作适合个人磁场强度的磁化饮料。经络仪或量子共振检测仪等电子疾病诊断设备设置有输出电信号端口(可对磁卡、IC卡、优盘、SD卡等存储介质进行写入信息的装置)。磁化饮料设备设置有输入电信号端口(可对磁卡、IC卡、优盘、SD卡等存储介质进行读出信息的装置)。
疾病诊断磁化饮料装置

[发明专利]基于属性导出模糊对象语言概念格的疾病诊断预测系统-CN202210029122.8有效
发明人：邹丽;丁建锋;郭庆;李滨;杨金增;李广庆;林红梅 -专利权人：山东建筑大学;山东舜网传媒股份有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及医疗保健信息学技术领域，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息技术领域，本发明公开了基于属性导出模糊对象语言概念格的疾病诊断预测系统，所述系统包括：数据采集模块，用于获取已知疾病诊断结果的患者的症状语言表述；通过模糊对象语言形式背景，确定属性导出模糊对象语言概念集合；规则提取模块，用于从属性导出模糊对象语言概念集合中，提取属性导出模糊对象语言三支决策规则，得到属性导出模糊对象语言三支决策规则集合；疾病诊断模块，用于获取待预测患者的症状语言表述，根据属性导出模糊对象语言三支决策规则集合，确定待预测患者的疾病诊断结果。本发明能够处理决策分析中的语言信息问题，提供智能化的医疗诊断结果。
基于属性导出模糊对象语言概念疾病诊断预测系统

[发明专利]医学评估量表推送方法、装置及电子设备-CN202310143752.2在审
发明人：陈威 -专利权人：北京嘉和美康信息技术有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G16H10/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种医学评估量表推送方法、装置及电子设备，方法包括：接收患者入院诊断请求；请求中携带有目标患者标识；获取目标患者标识对应的基础信息和疾病诊断信息；根据基础信息和疾病诊断信息，从预先构建的医学评估量表知识库中本申请能够基于患者的基本信息和疾病诊断信息，自动匹配并推荐合适的医学评估量表，以辅助医生进行医学评估，缓解现在技术中容易遗漏重要评估量表的问题。
医学评估量表推送方法装置电子设备

[发明专利]知识图谱权重的增量式训练方法及系统-CN202210325012.6在审
发明人：刘成良;田圆圆;刘金磊;陶建峰 -专利权人：上海夏先机电科技发展有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种知识图谱权重的增量式训练方法及系统，包括：通过疾病诊断数据集中的训练集对单轮权重训练模型进行训练，得到疾病诊断模型；通过测试集和疾病诊断模型进行疾病诊断，得到疾病诊断的正确率和症状疾病对出现的次数，并对疾病诊断模型进行修正。与现有技术相比，本发明通过用数据来训练权重的方式，解决用知识图谱做疾病辅助诊断时正确率低的问题，通过数据和类别增量的方式，解决症状疾病数据集难以一次性收集全面，从而限制全科室知识图谱使用范围的问题，实现了知识图谱疾病诊断能力阶梯式上升，有效地提高了疾病辅助诊断的正确率和扩大了知识图谱的使用范围。
知识图谱权重增量训练方法系统

[发明专利]一种基于思维脑图的病征全面性辅助分析方法及系统-CN202310114676.2在审
发明人：刘哲;杜永浩;尚进;梁挺;卞益同;张宝平 -专利权人：西安交通大学医学院第一附属医院
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于思维脑图的病征全面性辅助分析方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、获取运用病患放射性影像和病患病史数据进行疾病诊断的历史诊断数据，基于历史诊断数据进行深度学习得到疾病诊断思路测算模型；步骤S2、基于疾病诊断思路测算模型对目标对象进行诊断思路测算，并将目标对象的诊断思路进行思维脑图建立得到疾病诊断思维脑图。本发明基于疾病诊断思路测算模型对目标对象进行诊断思路测算，并将目标对象的诊断思路进行思维脑图建立得到疾病诊断思维脑图，利用思维脑图的简单化、逻辑化和可视化实现疾病病征的全面性分析，并且嵌套到PACS上，便可做到根据核心关键点构建出一套可视化的诊断思路及疾病诊断建议，供临床疾病精准诊断。
一种基于思维病征全面性辅助分析方法系统

[发明专利]信息推荐方法、装置、设备和存储介质-CN202210182072.7在审
发明人：侯丹;王爽;刘昱菡 -专利权人：广州达美智能科技有限公司
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明公开了信息推荐方法、装置、终端设备和存储介质，所述信息推荐方法包括以下步骤：获取患者的疾病诊断结果；将所述疾病诊断结果与医生的执业技能信息作为检索标签，并根据所述检索标签检索医学文献；基于所述医学文献确定所述疾病诊断结果对应的治疗方案如此，本发明基于目前患者就医进行检查后，获得了各项检查数据，利用海量的前人研究过的对应疾病的国际认可的期刊、文献与专家共识的内容，支持当前的一个普通医生进行治疗决策，以使医生在诊疗疾病时能够及时获取对应的治疗方案信息，从而提高医生的疾病治疗水平，改善医院的疾病治疗状况。
信息推荐方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的智能检查诊断系统-CN202010474203.X有效
发明人：梁经伦;叶国良;钟守炎;钟玉梅;黄子欣;吴佳鑫 -专利权人：东莞理工学院
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的智能检查诊断系统，具有移动终端设备及装载有智能诊断平台的云服务器；移动终端设备用于获取使用者的图像数据信息，该图像数据信息通过云服务器接口传输至云服务器；云服务器接收移动终端设备上传的使用者的图像数据信息，并对该使用者的图像数据信息分析处理，利用模糊匹配算法配合数据索引器对临床信息表和疾病信息表进行模糊匹配，得到初步疾病诊断结果；再通过智能排序处理器对所述初步疾病诊断结果进行相关度估计后，得到评分结果，利用最优规则集对所述疾病诊断结果进行最优化判定，最终将结果返回给使用者。使用者可随时随地进行检查，能够早发现疾病，早就医诊断，早治疗。
一种基于深度学习智能检查诊断系统

[实用新型]一种智能化鱼类疾病远程诊断系统-CN201220161085.8有效
发明人：梁永健 -专利权人：广东顺德宸熙物联科技有限公司
申请日： 2012-04-16 - 公布日： 2013-01-30 - 主分类号： A01K61/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种智能化鱼类疾病远程诊断系统，包括信息采集系统和疾病诊断系统，所述信息采集系统包括摄像头、温度探测器、pH值探测计、含氧量分析仪和无线信号发射装置；所述疾病诊断系统，包括信号接收装置、用于根据信号处理器处理转换得到的鱼类状态参数从鱼病特征数据库中检索最匹配的鱼病病例，并分析上述鱼类状态参数与该病例的相关程度，给出最合适的防止信息。本智能化鱼类疾病远程诊断系统，能够实时自动采集鱼类状态信息，并将信息远程传输到办公场所内的疾病诊断系统，通过智能诊断和分析给出鱼病防止措施，适合信息化、智能化管理大规模鱼类养殖系统。
一种智能化鱼类疾病远程诊断系统

[发明专利]数据处理方法、装置、介质及电子设备-CN201910612946.6在审
发明人：李夫路;梁爽 -专利权人：泰康保险集团股份有限公司
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置、介质及电子设备，该方法包括：获取当前对象的当前疾病信息；从医药知识图谱中提取出所述当前疾病信息的当前结构化特征；将所述当前结构化特征输入至训练完成的机器学习模型，输出所述当前对象的当前诊断结果数据；其中，所述医药知识图谱根据历史诊断信息构建，所述机器学习模型利用所述历史诊断信息进行训练。本发明实施例的技术方案能够基于存储的疾病相关数据构建医药知识图谱并训练机器学习模型用于疾病诊断结果的自动预测，从而能够提高疾病诊断的诊断效率和准确性。
医药知识图谱机器学习模型结构化特征电子设备疾病信息疾病诊断诊断信息数据处理数据构建训练机器诊断结果构建存储输出诊断疾病预测学习

[发明专利]腔道疾病诊断及治疗系统-CN201010592899.2无效
发明人：曹永翔 -专利权人：曹永翔
申请日： 2010-12-17 - 公布日： 2011-07-27 - 主分类号： A61B10/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种腔道疾病诊断及治疗系统。该系统包含支撑囊体、充排气系统和液体喷雾与回收系统。该腔道疾病诊断及治疗系统可以用于食管、胃、肛门、阴道及子宫等腔道疾病的诊断及治疗。使用本发明的腔道疾病诊断及治疗系统，大大方便了腔道疾病的诊断及治疗，在有效提高腔道疾病诊断及治疗效果的同时，可有效减少病人的诊断及治疗过程的痛苦，还可降低医疗成本。
腔道疾病诊断治疗系统

[发明专利]一种基于机器学习的帕金森疾病诊断方法-CN201610570126.1在审
发明人：季薇;汪学明;李云 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2016-07-19 - 公布日： 2016-12-07 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的帕金森疾病诊断方法，是针对传统的帕金森疾病诊断方法效率低、成本高以及过程复杂的问题，提出一种基于机器学习的帕金森疾病诊断方法。首先对语音信号采集，对语音信号进行特征提取，并进行特征选择，再利用智能优化算法建立最优支持向量机模型，对待测语音进行分类预测，结合机器学习中的分类算法对帕金森疾病进行诊断，并采用智能算法优化支持向量机参数，提高在帕金森疾病诊断中的准确率。本发明使用机器学习算法来进行帕金森疾病诊断，降低了帕金森疾病诊断的成本，通过特征选择，提高了帕金森疾病诊断的效率，通过智能算法优化支持向量机参数，提高了支持向量机的分类准确率。
一种基于机器学习帕金森疾病诊断方法

[发明专利]基于SNP致病因素与疾病关联关系的疾病诊断信息处理方法-CN201910533581.8有效
发明人：张军英;朱皓晨 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明属于生物医学领域，公开了一种基于SNP致病因素与疾病关联关系的疾病诊断信息处理方法，采集当前SNP致病因素对应的样本数据集，建立SNP致病因素与疾病关联关系模型；建立疾病诊断策略，利用SNP致病因素与疾病的关联关系模型进行疾病诊断；对诊断策略有效性评价，分别用独立诊断正确率和联合诊断正确率来评价单个SNP致病因素的诊断性能及所有SNP致病因素的联合诊断性能；确定诊断结果，计算对于单个SNP致病因素的独立诊断正确率和对于多个SNP致病因素的联合诊断正确率。同时，本发明的测试结果相对于其它诊断方法有更高的诊断性能。
基于 snp 致病因素疾病关联关系疾病诊断信息处理方法

[发明专利]基于超声双模态影像的肌肉疾病诊断系统、设备及介质-CN202111413100.3在审
发明人：肖杨;张湘楠;袁乐萌;李彦明;郑海荣 -专利权人：深圳高性能医疗器械国家研究院有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明适用于生物信号处理技术领域，提供了一种基于超声双模态影像的肌肉疾病诊断系统、电子设备及存储介质，该方法包括：提供的基于超声双模态影像的肌肉疾病诊断系统，包括数据预处理模块和肌肉疾病诊断模块，数据预处理模块用于对受试者的超声双模态图像序列进行预处理，得到尺寸归一化的多组ROI图像对，每组ROI图像对包括ROI灰度图像和ROI弹性图像，肌肉疾病诊断模块用于将每组ROI灰度图像和ROI弹性图像进行通道融合后，输入到预先训练好的肌肉疾病诊断模型中，输出肌肉疾病诊断结果，从而实现了肌肉疾病的全自动诊断，且由于本方案基于超声灰度模态和弹性模态的两种诊断方式对肌肉疾病进行诊断，从而提高了诊断的准确性。
基于超声双模影像肌肉疾病诊断系统设备介质