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]门诊闭环信息处理方法-CN202111073474.5在审
  • 蒋威;姜跃滨;巴有才;孙喜锋 - 北京天健源达科技股份有限公司
  • 2021-09-14 - 2021-12-17 - G16H40/20
  • 本发明实施例涉及一种门诊闭环信息处理方法,所述方法包括:获取第一用户标识数据和第一用户门诊项目数据;查询用户门诊节点列表得到对应的第一用户门诊节点序列;根据门诊闭环节点配置列表对第一用户门诊节点序列进行必要门诊闭环节点检查,若发现必要门诊闭环节点缺失则进行必要门诊闭环节点补全处理;根据门诊闭环节点配置列表对各个第一用户门诊节点是否缺失前、后关联节点进行检查,若检查确认缺失则前、后关联节点进行补全处理;根据门诊闭环节点时限列表对第一用户门诊节点序列中不满足预设时限要求的第一用户门诊节点进行预警节点检查处理;进行门诊闭环信息的显示处理。
  • 门诊闭环信息处理方法
  • [发明专利]针对慢病门诊分组定价方法及装置-CN202211616000.5在审
  • 王学松 - 天津微医数字医院有限公司
  • 2022-12-15 - 2023-03-28 - G06Q30/0283
  • 本申请提供一种针对慢病门诊分组定价方法及装置。该方法在采集预设时间段内各慢病门诊患者慢病门诊信息后,按照慢病门诊的慢病类型,对采集的慢病门诊进行分组,得到多个候选慢病门诊组;采用预设筛选条件,对多个候选慢病门诊组进行筛选,得到目标慢病门诊组;针对任一目标慢病门诊组,根据该目标慢病门诊组在预设时间段内每天每个慢病门诊患者实际服用药品的药品费用,获取该相应组中每个慢病门诊患者对应的日费用;基于该目标慢病门诊组中每个慢病门诊患者对应的日费用,获取该目标慢病门诊组在预设时间段内的加权日均费用;将获取的加权日均费用确定为该目标慢病门诊组对应的慢病类型的定价。
  • 针对门诊分组定价方法装置
  • [发明专利]一种远程门诊系统-CN202010872298.0在审
  • 张帅军 - 珠海灏睿科技有限公司
  • 2020-08-26 - 2020-12-15 - G16H40/20
  • 本发明公开了一种远程门诊系统,包括远程门诊操控系统,所述远程门诊操控系统输入端连接有门诊诊疗系统、入驻医院系统以及远程门诊系统;所述门诊诊疗系统包括体温检测单元、体音检测单元、血压检测单元、身高体重检测单元以及血糖检测单元;所述入驻医院系统包括检验科信息管理系统、医院管理系统以及影像归档和通信系统;所述远程门诊系统包括远程连接系统、语音对话系统、视频对话系统以及体音检测系统,语音对话系统、视频对话系统通过远程连接系统与远程门诊系统连接该远程门诊系统,通过云门诊工作站配合医院内部管理系统实现在线上就医门诊,达到线上实现线下医院门诊基本功能,提高患者就医便捷性的优点。
  • 一种远程门诊系统
  • [发明专利]门诊病人排队仿真方法-CN202110064727.6有效
  • 冯尘尘;何晓俐;何露佳;武永康 - 四川大学华西医院
  • 2021-01-18 - 2023-05-12 - G06Q10/02
  • 本发明涉及大数据仿真领域,具体涉及一种门诊病人排队仿真方法,实现了预约时段结合预约次序优先的仿真排队方法,提高了排队仿真的效率。门诊病人排队仿真方法,包括:根据门诊病人预约时段,对门诊病人到达次序进行采样仿真,得到门诊病人预约次序;然后根据门诊病人到达次序,对门诊病人的到达间隔时间进行采样仿真,得到门诊病人的到达时间;最后根据门诊病人到达时间本发明适用于门诊排队仿真。
  • 门诊病人排队仿真方法
  • [发明专利]一种建立SRE口腔门诊客户价值分析模型的方法-CN202110157158.X在审
  • 杨加旭 - 杨加旭
  • 2021-02-04 - 2021-06-11 - G16H50/50
  • 本发明公开了一种建立SRE口腔门诊客户价值分析模型的方法,涉及SRE口腔门诊技术领域,具体为一种建立SRE口腔门诊客户价值分析模型的方法,包括以下步骤:S1、制作门诊意见书,打印;S2、客户填写门诊意见书,并且收集分类;S3、录入系统;S4、建立SRE口腔门诊客户价值分析模型;S5、客户价值分析等级。该建立SRE口腔门诊客户价值分析模型的方法,通过SRE口腔门诊客户分析模型能够清晰划分贡献度高的优质客户群体,也就是TOP客户;帮助门诊制定客户价值标准,以客户价值出发而不是单纯以客户消费为主,挖掘客户其他价值,从而达到门诊利益最大化;为了更好服务及挖掘TOP客户,提升每一位客户对于门诊的价值,从而增加门诊高质量客户数量,达到业绩目标。
  • 一种建立sre口腔门诊客户价值分析模型方法
  • [发明专利]中医门诊部HIS系统门诊预约系统-CN202211705368.9在审
  • 赵静;李文友;江肇洋;尹杰;朱照林 - 南京大经中医药信息技术有限公司
  • 2022-12-29 - 2023-02-03 - G16H40/20
  • 本发明提供中医门诊部HIS系统门诊预约系统,包括获取分析模块、预约排列模块、数据计算模块、预约记录模块、排列管理模块以及服务器;接收门诊患者的门诊预约信息;获取分析模块对门诊预约信息进行获取分析,分析得出门诊预约信息中的门诊预约数据;预约记录模块对门诊患者信息的严重程度进行记录,获取记录数据;数据计算模块接收门诊预约数据以及记录数据进行计算得出排列参考数据;预约排列模块接收排列参考数据基于排列参考数据进行预约排序,排列管理模块接收排列参数进行排列推送管理,本发明基于中医门诊预约信息的获取分析获取患者排列参考数据,对患者排列顺序进行显示推送,提高了中医门诊的预约合理性。
  • 中医门诊部his系统门诊预约
  • [发明专利]门诊数据异常识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211161892.4在审
  • 赵栋;杨鸿超 - 平安健康保险股份有限公司
  • 2022-09-23 - 2022-12-13 - G16H10/00
  • 本申请实施例提供一种门诊数据异常识别方法、装置、电子设备及存储介质,包括:获取待识别的门诊就诊数据,获取对应的次要诊断数据;将次要诊断数据输入至次要诊断影响预测模型中,输出次要诊断影响程度预测值;根据至少一个就诊指标和次要诊断影响程度预测值获取门诊就诊数据的目标门诊就诊分组;根据费用数据以及目标门诊就诊分组的就诊费用阈值确定门诊就诊数据是否为异常数据;通过上述方式,根据门诊就诊数据确定次要诊断影响程度,将次要诊断影响程度也作为一个就诊指标,再根据门诊就诊数据的各就诊指标匹配目标门诊就诊分组,根据目标门诊就诊分组的就诊费用阈值判断是否异常,具有提高门诊数据异常识别的准确性和效率的效果。
  • 门诊数据异常识别方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于大数据分析的门诊病例的分组方法和装置-CN202010898610.3有效
  • 程吉安 - 深圳平安医疗健康科技服务有限公司
  • 2020-08-31 - 2022-11-29 - G16H50/70
  • 本发明公开了一种基于大数据分析的门诊病例的分组方法、装置、存储介质及计算机设备,涉及区块链技术领域。其中方法包括:获取门诊病案结算表,其中,门诊病案结算表包括多个数据项,每个数据项包括一个就诊号和一个门诊项目;根据门诊病案结算表中的多个数据项,生成门诊项目的有权无向图;对门诊项目的有权无向图进行自动分割,得到多个门诊病例组合。上述方法无需投入人工成本,也无需获取复杂的原始数据,对于信息化的依赖程度较低,且由于数据处理的方式较为简单,门诊病例组合更新调整速度也较快,达到了门诊病例高效分组的目的。
  • 基于数据分析门诊病例分组方法装置
  • [发明专利]门诊病历管理方法、装置及服务器-CN201710522610.1在审
  • 王中显 - 王中显
  • 2017-06-30 - 2017-09-29 - G06Q50/24
  • 本发明实施例提供一种门诊病历管理方法、装置及服务器。该方法包括用户终端接收录入的每个患者的门诊病历信息;将门诊病历信息上传至服务器;服务器基于预设关键词对门诊病历信息进行分类,得到分类后的每个患者的门诊病历信息;响应对分类后每个患者的门诊病历信息的存储请求,将每项诊疗信息和相应的特征数据进行关联存储;响应用户终端发送的门诊病历管理请求,对每个患者的门诊病历信息进行编辑管理。本发明能够全面对患者门诊病历进行管理,方便多个医生查看,从而快速全面掌握患者病情。
  • 门诊病历管理方法装置服务器
  • [发明专利]一种基于深度置信网络的门诊量预测方法及系统-CN202010110803.8在审
  • 谷兴龙;李向阳 - 山东健康医疗大数据有限公司
  • 2020-02-24 - 2020-06-12 - G16H40/20
  • 本发明公开了一种基于深度置信网络的门诊量预测方法及系统,属于数据挖掘分析技术领域,本发明要解决的技术问题为如何根据历史门诊量实现更加有效准确地预测医院门诊量,技术方案为:该方法是基于受限玻尔茨曼机以及建立逻辑回归层的方式,利用医院的历史门诊数据进行日门诊量、周门诊量以及月门诊量的预测,实现更加准确有效地预测当前时间医院的门诊量;具体步骤如下:S1、构建深度置信网络;S2、建立逻辑回归层:在深度置信网络的上层增加一层逻辑回归层作为预测层,结合提取的历史门诊量的数据特征对门诊量数据进行有监督的预测;S3、训练网络:使用贪婪逐层算法进行神经网络的训练。本发明还公开了一种基于深度置信网络的门诊量预测系统。
  • 一种基于深度置信网络门诊预测方法系统

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