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公开(公告)号:CN117390162A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311386083.8
申请日:2023-10-23
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36 , G16H70/40
Abstract: 本申请公开了一种药物知识问答方法、装置、存储介质及设备,该方法包括:首先对目标药物问题文本进行分解,得到N个目标子问题文本;并从中提取药学实体;然后将二者进行两两拼接,得到各个药学实体和目标子问题对,并对其进行意图分类,得到各个药学实体的第一意图分类结果;接着利用预设药学规则,对各个药学实体和目标子问题对中的目标子问题进行意图分类,得到各个药学实体的第二意图分类结果;并将其与第一意图分类结果进行合并,得到各个药学实体的意图分类结果;进而利用药物说明书和/或预设的药物知识库进行知识检索,并将检索到的知识结合提示指令输入至预设的大语言模型,得到模型输出的针对目标药物问题文本的更为准确的答复内容。
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公开(公告)号:CN117370528A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311385478.6
申请日:2023-10-23
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G16H10/60 , G16H80/00
Abstract: 本发明提供一种问诊对话生成方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:响应待问诊用户输入的信息录入操作,生成待问诊用户的主诉信息,主诉信息包括待问诊用户的用户特征及待问诊用户的当前患病情况;根据用户特征,确定待问诊用户对应的待处理用户画像;将当前患病情况和待处理用户画像输入至对话生成模型,得到对话生成模型输出的待问诊用户对应的问诊对话;对话生成模型是基于患病情况样本和问诊对话样本进行训练得到的。根据待问诊用户的主诉信息和用户画像,采用对话生成模型,可针对性且个性化输出准确性较高的问诊对话,整个过程旨在提高在线医疗问诊服务效率,减轻医生工作压力,同时提高待问诊用户的就医体验。
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公开(公告)号:CN117059285A
公开(公告)日:2023-11-14
申请号:CN202310828794.X
申请日:2023-07-06
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请提出一种医疗数据处理方法、装置、电子设备和存储介质,能够获取待处理数据与用户属性信息,其中,待处理数据包括医疗数据,以及与医疗数据对应的数据处理请求,医疗数据包括病历数据、体检数据、药物使用说明中的至少一项,用户属性信息包括数据处理请求的处理结果所面向的用户的属性,用户的属性包括用户的身份属性。本申请的技术方案,通过对待处理数据进行处理,生成与数据处理请求以及用户属性信息相对应的处理结果,实现自动答复用户的咨询内容的目的,使用户不用咨询医护人员即可以获取专业的解答方案,缓解了医疗资源紧张的局面。
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公开(公告)号:CN116705299A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310688469.8
申请日:2023-06-09
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种辅助诊断方法、装置、设备及存储介质,本申请预先配置的动态知识图谱相比于静态知识图谱进一步融合了历史病例信息,包含有更加丰富的疾病推理路径。对于待分析的当前病例,提取概念‑实体对,并将实体链接到动态知识图谱中得到链接实体节点,以当前病例作为一个病例节点,结合各链接实体节点、链接实体节点在动态知识图谱中至疾病节点的推理路径,构建动态子图谱,基于动态子图谱计算病例节点与各疾病节点的相关度,并基于相关度确定候选疾病诊断。借助动态知识图谱来构建动态子图谱,进而能够更加准确的计算当前病例与各疾病的相关度,从而提升最终确定的候选疾病诊断的准确率。
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公开(公告)号:CN116504404A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310445217.2
申请日:2023-04-21
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/30 , G06F16/35 , G06F16/332 , G06F18/2431
Abstract: 本申请提出一种咨询回复结果生成方法、装置、电子设备和存储介质,能够基于用户的医疗咨询请求,确定医疗咨询请求所属的咨询意图,确定与咨询意图对应的回复风险等级要求,然后至少根据医疗咨询请求、咨询意图,确定符合回复风险等级要求的咨询回复结果,实现将符合回复风险等级要求的咨询回复结果展示给用户的目的,避免误导用户使用高风险的用药和治疗方式,确保用户的身体健康不受影响。
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公开(公告)号:CN120048556A
公开(公告)日:2025-05-27
申请号:CN202510137420.2
申请日:2025-02-07
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H80/00 , G06N20/00 , G06F40/205
Abstract: 本申请公开了一种医学指令数据生成方法、装置、存储介质及设备,该方法包括:首先获取与医学相关的基础任务;并对基础任务进行划分,得到M个等级的任务;其中,M为大于0的正整数;然后生成M个等级的任务数据中每种类型任务对应的种子集;接着将种子集中的指令数据添加预设约束条件,结合提示指令prompt,输入至预设的大语言模型,用以对指令数据进行N次迭代处理,得到基于指令数据生成的N条具备不同预设约束条件的医学指令数据,其中,N为大于1的正整数。从而能够提高医学指令数据的生成效率和准确性(质量),用以训练高质量的医疗大模型,进而可以提高用户的问诊体验。
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公开(公告)号:CN120048553A
公开(公告)日:2025-05-27
申请号:CN202510029393.7
申请日:2025-01-08
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H80/00 , G16H20/13 , G16H50/20 , G06F16/3329 , G06F16/36 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06F18/25 , G06N3/08
Abstract: 本申请提出一种用药查询方法、装置、电子设备、存储介质及产品,该方法对获取到的当前用药问题与历史对话信息进行信息融合,得到当前用药问题对应的用药查询信息;对用药查询信息进行意图识别,确定用药查询信息所属的意图类型;基于意图类型、用药查询信息和预先构建的药品知识库,进行知识整合推理,确定当前用药问题对应的用药查询结果。本方案自动对用户输入的用药问题进行用药查询,提高了用药查询的效率和准确度,在用药查询时结合历史对话信息中包含的用户特征、用药信息、疾病信息等,使得用户的用药查询信息更加丰富,在知识整合推理过程中调用药品知识库,使得知识整合推理出的结果更加准确,能够进一步提升用药查询的准确度。
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公开(公告)号:CN119920394A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202411940265.X
申请日:2024-12-26
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种报告单解析方法,该方法通过获取医疗检测报告;然后对医疗检测报告进行图像识别,以得到报告单信息;并将报告单信息输入大语言模型进行内容解析,以得到关键信息,该大语言模型基于配置了不同格式的训练报告单的医疗数据集训练所得;进而基于关键信息指示的报告单内容进行结构化整理,以得到目标报告单。从而实现智能的报告单解析过程,由于将非结构化的医疗检测报告进行了结构化的转换,该转换过程针对性的配置了适用于不同格式的大语言模型,使得解析过程可应对复杂的报告单解析,并且针对医疗检测报告长文本的特点进行了适应性的文本处理过程,避免了解析内容混乱的情况发生,提高了报告单解析的准确性。
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公开(公告)号:CN118447521A
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410584009.5
申请日:2024-05-11
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G06V30/412 , G06V30/413 , G06V30/19 , G06F40/205
Abstract: 本申请提供了文本处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品,该方法包括:对待处理图像进行文本识别处理,得到所述待处理图像中的文本内容以及文本排版信息,其中,所述文本排版信息包括以下至少一项:文本位置信息和文本样式信息;根据所述文本内容以及所述文本排版信息,对所述文本内容中每一文本行的类别进行预测,并根据预测结果确定所述文本内容中的文本段落;对各种类别的文本段落进行结构化解析,得到所述待处理图像对应的目标文本。根据本申请的技术方案,能够提升体检报告结构化的准确性。
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公开(公告)号:CN117409952A
公开(公告)日:2024-01-16
申请号:CN202311144022.0
申请日:2023-09-05
Applicant: 讯飞医疗科技股份有限公司
IPC: G16H50/20 , G16H10/60 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0455
Abstract: 本申请提供了一种病历文本处理方法、装置、设备及存储介质,具体实现方案为:基于病历文本数据确定对应的文本特征信息和疾病预测信息;基于所述疾病预测信息和所述文本特征信息,确定将所述疾病预测信息和所述文本特征信息融合的特征融合参数;利用所述特征融合参数对所述文本特征信息和所述疾病预测信息进行融合处理,得到融合特征;基于融合特征预测所述病历文本数据对应的疾病类别。根据本申请的技术方案,能够有效提升疾病类别预测的准确率。
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