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[发明专利]疾病与基因关系预测方法、装置、电子设备及介质-CN202310480960.1在审
发明人：刘小双 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明涉及数字医疗及人工智能领域，揭露一种疾病与基因关系预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：构建疾病相似度网络、基因与疾病关系网络、第一整合网络及第二整合网络；提取第一整合网络、第二整合网络及基因与疾病关系网络的表征向量，得到第一表征向量、第二表征向量及关系节点表征向量，对第一表征向量、第二表征向量及关系表征向量进行加权求和，得到第一目标节点表征向量及第二目标表征向量；对第一目标表征向量及第二目标表征向量进行加权求和，得到目标表征向量；对目标表征向量进行线性计算，得到目标表征向量中待分析基因数据与待分析疾病数据相关的概率。本发明可以提高预测基因与疾病之间关系的智能化程度及准确率。
疾病基因关系预测方法装置电子设备介质

[发明专利]一种医院的智能问诊方法、设备及介质-CN202111478903.7在审
发明人：魏晓倩;张传锋 -专利权人：神思电子技术股份有限公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：方法包括：采集所需的医疗信息；对医疗信息进行实例提取，获取对应的表征实例以及疾病实例，并根据表征实例和疾病实例建立对应的映射关系；接收用户的问诊请求，并根据用户对于自身的身体状况的描述，确定用户的第一身体表征；根据映射关系以及第一身体表征，确定用户可能患有的第一疾病；根据第一疾病，以及映射关系中第一疾病对应的其他表征实例，对用户进行询问，并根据用户的回答，确定用户的第二身体表征；根据第二身体表征，在第一疾病中进行筛选，得到第二疾病，并根据第二疾病为用户建议就诊科室。
一种医院智能问诊方法设备介质

[发明专利]基于知识引导的疾病辅助诊断系统-CN202211540730.1在审
发明人：黄正行;李金绪;卢梦林 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识引导的疾病辅助诊断系统，包含：临床疾病知识库；获取模块，获取患者主诉文本、所患疾病知识文本和非所患疾病知识文本对应的显式表征向量；堆叠自编码器，得到对应的隐式表征向量和重建表征向量；KL损失模块，修正患者主诉文本的隐式表征向量；疾病诊断模块，通过修正患者主诉文本的隐式表征向量进行训练。本发明的基于知识引导的疾病辅助诊断系统，将基于患者主诉等临床文本建模的模型范式扩展至同时基于患者主诉临床文本和标签临床知识文本建模的模型范式，有效的结合临床疾病的领域知识，设计有效的文本显式表征、隐式表征挖掘方法
基于知识引导疾病辅助诊断系统

[发明专利]一种具有互联网功能的职业药师用智能机器人-CN202210365219.6在审
发明人：王卫东 -专利权人：王卫东
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G16H20/10 文献下载
摘要：本发明适用于导诊机器人领域，提供了一种具有互联网功能的职业药师用智能机器人，包括：人体表征数据获取模块，用于获取患者的表征数据；数据检索关联模块，用于根据所获取的患者的表征数据，在人体疾病表征数据库中检索符合该表征数据的相关疾病信息，以及在药品功能数据库中关联与人体表征数据相匹配的药品信息；分析确定模块，用于根据检索得到的相关疾病信息以及关联得到的药品信息来确定患者可能患有的疾病种类的占比，并且确定疾病种类占比中的最高比例对应的疾病种类为患者主要患病种类，本发明的有益效果是：在一定程度上能够代替专业医师来根据患者表征数据来给出精准的用药建议，智能化程度高。
一种具有互联网功能职业药师智能机器人

[发明专利]基于机器学习的疾病预测方法及装置-CN202111017488.5在审
发明人：徐衔 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，揭露一种基于机器学习的疾病预测方法，包括：获取目标用户在不同模态表征下的疾病描述序列；利用预先训练疾病预测模型的处理模块，将不同模态表征下的疾病描述序列分别转换为同一向量空间的疾病特征向量；针对每种模态表征设置疾病特征向量的模态标志位，按照所述模态标志位对所述同一向量空间的疾病特征向量进行融合，得到多模态疾病特征向量；利用所述疾病预测模型的自注意力模块，对所述多模态疾病特征向量进行预测，得到目标用户在不同疾病类别上的概率。本发明能够充分利用有限的医疗数据，将不同模态表征下的医疗数据转换到同一向量空间进行建模，综合考虑各个模态之间的内在联系，提高疾病预测精度。
基于机器学习疾病预测方法装置

[发明专利]医疗方案推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202310468818.5在审
发明人：李春宇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G16H20/00 文献下载
摘要：该方法基于临床数据构建医疗知识图谱，基于路径表征模型对医疗知识图谱中每个图谱路径进行编码，得到路径表征向量，根据路径表征模型中的嵌入层对待推荐疾病的疾病信息进行编码，得到疾病向量，根据疾病向量及路径表征向量生成待推荐疾病与每个图谱路径的匹配度，获取待推荐疾病与每个图谱路径中图谱方案的诊疗概率值，根据匹配度及诊疗概率值选取出疾病医疗方案及医疗解释路径，能够解决目前无法给出方案的合理解释的技术问题。此外，本发明还涉及区块链技术，所述疾病医疗方案及所述医疗解释路径可存储于区块链中。
医疗方案推荐方法装置设备存储介质

[发明专利]一种出血性疾病的智能预测模型构建方法和预测系统-CN202010480854.X有效
发明人：杜乐 -专利权人：吾征智能技术（北京）有限公司
申请日： 2020-05-30 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种出血性疾病的智能预测模型构建方法，包括以下步骤：建立身体出血外显的信息表征的特征信息与出血性疾病症状特征信息映射关系的数据库；根据获取到的身体出血外显的信息表征与出血性疾病症状特征信息表示的匹配关系，建立身体出血外显的信息表征与出血性疾病对之间特征信息的语义相似度的计算模型。本发明通过出血性疾病的智能预测模型构建，实现身体出血外显的信息表征的特征信息与疾病之间关系的语义认知，从而智能地预测或评估和辅助诊断出血性疾病的类别、出血的原因和可能的疾病。
一种出血性疾病智能预测模型构建方法系统

[发明专利]少样本或零样本的疾病预测设备、方法、装置及存储介质-CN202011048178.5有效
发明人：徐啸;徐衔;孙瑜尧;刘小双 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明实施例涉及医疗技术领域，公开了一种少样本或零样本的疾病预测设备、方法、装置及存储介质，该设备的处理器用于执行：获取与训练集中的历史诊疗数据和历史结局数据的医学知识图谱对应的图结构；将图结构中的初始表征向量输入图注意力神经网络模型得到第一表征向量；根据历史就诊记录的医疗项目和第一表征向量确定第二表征向量；将第一表征向量和第二表征向量输入循环神经网络模型得到历史表征向量，并根据将历史表征向量输入多层感知机模型得到的结局数据确定疾病预测模型；将待测试用户的目标医疗数据输入疾病预测模型得到待测试用户的预测结局数据，实现了对少样本或零样本疾病的预测。
样本疾病预测设备方法装置存储介质

[发明专利]一种基于异构医学知识图谱的疾病预测方法及相关设备-CN202011136993.7有效
发明人：徐啸;徐衔;孙瑜尧;刘小双 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本发明实施例涉及医疗技术领域，公开了一种基于异构医学知识图谱的疾病预测方法及相关设备，该设备的处理器用于执行：获取用户的历史诊疗数据的异构医学知识图谱的异构图，将异构图输入图注意力神经网络模型得到异构图中每个节点的第一节点表征；将根据第一节点表征和历史诊疗数据确定的第一用户表征输入第一多层感知机模型得到编码表征，并根据编码表征预训练得到第一疾病预测模型；将历史诊疗数据输入第一疾病预测模型得到第二用户表征，并根据将第二用户表征输入第二多层感知机模型得到的结局数据训练得到第二疾病预测模型；将目标医疗数据输入第二疾病预测模型得到预测结局数据。
一种基于医学知识图谱疾病预测方法相关设备

[发明专利]一种基于便常规的疾病认知系统、设备、存储介质-CN202110064563.7在审
发明人：杜登斌;杜小军;杜乐 -专利权人：吾征智能技术（北京）有限公司
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开一种基于便常规的疾病认知系统、设备、存储介质，所述系统包括：数据获取模块：获取便常规检查表征信息和化验数据值，分别确认便常规检查异常表征信息、异常化验数据值对应的疾病，构成疾病特征信息集；模型建立模块：基于梯度提升决策树算法建立便常规诊断模型，通过所述疾病特征信息集对便常规诊断模型进行训练，建立基于异常表征信息、异常化验数据值的联合诊断模型；联合诊断模块：获取待诊断的便常规检查表征信息和化验数据值，通过训练好的联合诊断模型进行疾病预测。本发明可以提高便常规检查的分析诊断效率，减少依靠专业经验导致的误判，保障便常规检查疾病认知的准确性和效率。
一种基于常规疾病认知系统设备存储介质

[发明专利]一种基于词义加权TF-IDF疾病表征词提取方法-CN202110915839.8在审
发明人：余肖生;沈胜;张合欢 -专利权人：三峡大学
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于词义加权TF‑IDF疾病表征词提取方法，包括以下步骤：(1)数据预处理；(2)结合电子病历特点，构建本地任务词库；(3)计算文本词义特征加权权重值；(4)统计词频，计算逆文档频率，形成TF‑IDF计算模型，并将词义权重引入模型；(5)模型运行，获取疾病表征词。该基于词义加权TF‑IDF疾病表征词提取方法与传统的TF‑IDF模型相比，本发明提出的技术方案引入了词义加权以提升关键语义信息词的“重要性”，通过词义加权的方式对文本的词频信息进行扰动，提高了模型对电子病历文本中疾病表征词的提取性能
一种基于词义加权 tf idf 疾病表征提取方法

[发明专利]寡核苷酸探针及其用途-CN201480063091.1在审
发明人：大卫·斯佩兹勒;瓦列里·多曼俞克;年庆·肖;亚当·斯塔克;钟振宇 -专利权人：卡里斯生命科学瑞士控股有限公司
申请日： 2014-08-28 - 公布日： 2016-09-28 - 主分类号： C40B40/08 文献下载
摘要：本发明提供了关于结合靶生物标志物以及允许表征表型的寡核苷酸的方法和组合物。所述靶标生物标志物可包括微囊泡抗原，包括衍生自不同疾病的微囊泡。所述表征可包含疾病或病症的检测、诊断、预后、治疗诊断或其他表征。
寡核苷酸探针及其用途

[发明专利]基于多尺度图变分自编码器的微生物-疾病关联预测方法-CN202310543387.4在审
发明人：鱼亮;祝焕 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多尺度图变分自编码器的微生物‑疾病关联预测方法，实现步骤为：构建基于多尺度图变分自编码器；通过训练多尺度图变分自编码器得到疾病表征矩阵和微生物表征矩阵；构建训练集；构建微生物‑疾病关联预测模型；训练微生物‑疾病关联预测模型；预测微生物与疾病的关联；本发明解决了现有技术对数据扰动的抵抗力不足、模型学习到的特征表示的表征能力不强、无法有效地利用学习到的特征的技术问题，有效地提高了模型的抗数据扰动能力和模型的表征能力，并保证了模型预测微生物‑疾病关联时能够充分利用每一维特征，可用于发现生物标志物。
基于尺度图变分编码器微生物疾病关联预测方法

[发明专利]基于动态图和医学知识图谱的疾病预测方法及相关设备-CN202011161296.7有效
发明人：徐啸;刘小双;徐衔;孙瑜尧 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明实施例涉及医疗技术领域，公开了一种基于动态图和医学知识图谱的疾病预测方法及相关设备，该方法包括：获取与样本医疗数据中历史诊疗数据的医学知识图谱对应的图结构，并确定图结构中每个节点的初始知识表征向量以及初始状态表征向量；根据历史诊疗数据更新得到每个节点的知识表征向量和状态表征向量；将每个节点的知识表征向量和状态表征向量输入多层感知机模型，得到每个用户的结局数据，并根据结局数据训练多层感知机模型得到疾病预测模型；将待测试用户的目标医疗数据输入疾病预测模型，得到待测试用户下一次就诊的预测结局数据，利用动态图技术提高了疾病预测结果的准确度。
基于动态医学知识图谱疾病预测方法相关设备

[发明专利]疾病患病风险的预测方法及系统-CN202210026857.5在审
发明人：李映雪 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种疾病患病风险的预测方法及系统，所述方法包括获取疾病患者的基因变异位点单核苷酸多态SNP表征信息和临床表型特征信息，基于所述SNP表征信息和临床表型特征信息构建数据集；基于神经网络搭建风险预测基础模型；利用所述数据集训练所述风险预测基础模型，得到用于对疾病患病风险概率进行预测的智能风险预测模型；对所述智能风险预测模型进行性能评估。本发明的方案利用深度学习对疾病患者的SNP表征进行学习，同时通过深度学习模型，可以捕捉到SNP位点与疾病的关联关系，能够有效提升疾病患病风险预测的准确性。
疾病患病风险预测方法系统

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