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公开(公告)号：CN118315009A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410742511.4
申请日：2024-06-11
申请人： 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC分类号： G16H10/60 , G06F16/31 , G06F16/36 , G06F40/166
摘要： 本发明提供一种医疗数据仿真方法、系统、电子设备及可读存储介质，属于医疗数据处理领域，从数据库中读取医疗数据，作为仿真用样本数据；读取业务规则，业务规则包括：样本数据范围、样本数据与结果数据映射关系、结果数据预期条数以及存储方式；读取形变规则；执行业务仿真，根据样本数据条数、结果预期条数信息计算得到样本数据整体扩增的倍数；生成并输出结果数据。系统可以对医疗数据进行仿真处理，能够对少量样本医疗数据进行扩增，同时扩增后的医疗数据符合真实逻辑，进而满足仿真要求。
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公开(公告)号：CN118247790A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410685126.0
申请日：2024-05-30
申请人： 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC分类号： G06V30/146 , G06V30/19 , G06V30/413
摘要： 本申请公开了一种用于医学书籍的内容解析系统、方法、设备及介质，主要涉及医学书籍解析技术领域，用以解决现有的书籍的内容检测技术无法同时进行医疗数据、医疗图像和医疗表格检测的问题。包括：版面识别模块，用于获取版面信息和位置信息；图像提取模块，用于从当前页医学图像中提取子图像；文字检测模块，用于生成检测结果；文字处理模块，用于从文字类子图像中获得第一文本内容；表格处理模块，用于获得表格子图像对应的第二文本内容；图像处理模块，用于将图像子图像处理为预设格式的标准图像；文字填充模块，用于从数据库中获得当前页医学图像对应的填充模板；将提取数据，填充至填充模板对应位置处，以获得最终数据。
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公开(公告)号：CN118152469A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410237792.8
申请日：2024-03-01
申请人： 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC分类号： G06F16/26 , G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F16/2453 , G06F16/28 , G06F40/253 , G06F40/284
摘要： 本发明提出的一种医疗数据平台的数据血缘构建方法、系统、装置及介质，属于数据处理技术领域。所述方法包括：在医疗数据平台中抽取医疗数据，并获取相应的SQL语句；对SQL语句进行语法词法校验；如果校验成功，根据SQL语句解析出目标表字段、源表字段；循环解析计算表字段之间的对应关系；根据解析结果计算出SQL语句相关的数据血缘关系；进行数据血缘关系的展示。本发明能够快速进行医疗数据的数据血缘的构建分析，帮助数据治理人员理清数据流向。
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公开(公告)号：CN118094028A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410518248.0
申请日：2024-04-28
申请人： 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC分类号： G06F16/9538 , G06F16/953 , G06N3/0455 , G06N3/084
摘要： 本发明提供一种疾病搜索排序方法、系统、终端及存储介质，涉及人工智能技术及医疗健康领域，方法包括：采集用户的疾病搜索数据，将疾病搜索数据导入训练好的DPR模型的问题编码器进行编码，得到查询向量；采集所述疾病搜索数据对应的所有搜索结果，提取每个搜索结果中的医疗健康数据，将每个搜索结果的医疗健康数据导入训练好的DPR模型的文档编码器进行编码，对应得到每个搜索结果对应的文档向量；分别计算查询向量与每一个搜索结果对应的文档向量的余弦相似度；将搜索结果按照计算得到的余弦相似度从大到小的顺序进行排序，得到搜索结果的排序。本发明能够将符合更用户搜索意图的搜索结果显示在前列，提高了疾病搜索排序的精确度。
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公开(公告)号：CN117690600B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410137531.9
申请日：2024-02-01
申请人： 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC分类号： G16H50/80 , G16H10/60 , G06N5/022 , G06N5/045 , G06F16/2457 , G06F16/248
摘要： 本发明涉及传染病预测领域，具体提供一种基于知识图谱的传染病预测方法、系统、终端及存储介质，包括：构建传染病知识图谱；抽取目标患者的目标信息；在知识图谱中搜索目标信息中所匹配的实体及关系相关的所有传染病，形成传染病候选集；将目标信息分别采用01编码方式编码后，输入传染病候选集中每一种传染病对应的预先设置的权重计算模型中，对应计算出各传染病对应的权重；基于权重的大小关系，对传染病进行排序，并生成排序列表；从传染病知识图谱中拆分出对应的传染病知识图谱，记为目标图谱；输出排序列表以及目标图谱。本发明对传染病的预测结果具有解释性，并且可以展示排序列表中所涉及的传染病知识图谱，增加了预测结果的可视化。
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公开(公告)号：CN117688927A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410145758.8
申请日：2024-02-02
申请人： 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC分类号： G06F40/189 , G06F40/194 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06V30/416 , G06V30/418 , G16H10/60
摘要： 本发明属于数据处理技术领域，具体提供一种病历章节重配置方法、系统、终端及存储介质，包括：对电子病历进行文字识别，并将文字识别内容按照段落进行分割，得到多个段落；利用关键词提取技术从段落中提取关键词，并基于关键词在段落中的位置为关键词生成权重；计算段落的关键词与预设的多个章节的关键词组的加权相似度；筛选出相似度最高的章节作为段落所属章节，并将所属章节相同的相邻段落组合为同一章节的章节内容；基于需要配置的章节和章节顺序，调取相应章节内容并将相应章节内容按照所述章节顺序排列，得到重配置病历。本发明实现了病历的整合和有效分析，能够满足多种查询需求。
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公开(公告)号：CN116721778B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311000882.7
申请日：2023-08-10
申请人： 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC分类号： G16H50/70 , G06F16/953 , G06F40/194 , G06F40/247 , G06N20/00
摘要： 本申请公开了一种医学术语标准化方法、系统、设备及介质，主要涉及医学术语标准化技术领域，用以解决现有医学术语在训练过程中需要提供大量标注数据，存在标注误差，影响医学术语的准确性的问题。包括：获取医学术语标注数据，使用医学术语标注数据训练预设小样本对比学习算法；通过训练好的预设小样本对比学习算法，将医学术语数据库中的医学术语进行编码，以获得对应的第一向量化表示；将第一向量化表示放入向量化搜索引擎中，以更新向量化搜索引擎；通过训练好的预设小样本对比学习算法，获取输入的待标准化医学术语对应的第二向量化表示；通过更新后的向量化搜索引擎，获取第二向量化表示在医学术语数据库中对应的标准医学术语。
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公开(公告)号：CN117038062A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311069396.0
申请日：2023-08-24
申请人： 北方健康医疗大数据科技有限公司
摘要： 本发明涉及智能诊疗技术领域，具体涉及一种临床决策支持系统，获取模块，医学知识图谱模块、推理决策模块和方案处理模块；本发明通过医学知识图谱模块形成疾病数据样本知识库，推理决策模块基于形成的知识库疾病数据样本知识库以及获取模块获取到的患者临床表现数据，决策出治疗方案集，医生在质量方案集的基础上进行确定或修改，形成目标治疗方案，不仅避免诊疗过程中的不规范和随意性较大的问题，而且还有助于提高工作效率。
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公开(公告)号：CN115458128B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211402737.7
申请日：2022-11-10
申请人： 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC分类号： G16H30/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T17/00
摘要： 本发明公开了一种基于关键点生成数字人体影像的方法、装置及设备，该方法包括：获取生物人图像；将生物人图像输入至预先训练好的骨骼关键点生成模块，得到骨骼关键点，根据骨骼关键点得到骨骼矩阵；将生物人图像输入至预先训练好的皮肤生成模块，根据骨骼关键点得到皮肤矩阵；将骨骼矩阵和皮肤矩阵输入到普通数字人生成模块，得到普通数字人影像；获取对应生物人图像的器官病灶影像，通过器官病灶点云转化模块根据器官病灶影像得到器官病灶点云矩阵；通过预设合成网络将器官病灶点云矩阵和普通数字人影像进行融合，得到医学数字人影像。解决了如何针对不同的生物人，生成对应其形态特征的电子数字人的技术问题。
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公开(公告)号：CN115794445A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310064279.9
申请日：2023-02-06
申请人： 北方健康医疗大数据科技有限公司
IPC分类号： G06F9/54 , G06F16/2457 , G06F16/25
摘要： 本发明公开了一种基于flink和规则表达式的数据处理方法、装置及设备，该方法包括：通过规则表达式语言jexl规则配置器配置处理规则，将处理规则固化到规则库；当消息处理引擎启动时，通过规则缓存管理器将规则库加载到消息处理引擎的内存中，消息处理引擎在flink流式处理框架提供的基础运行环境中运行；将从数据源获取的消息报文与内存中的处理规则进行匹配；若确定有匹配成功的处理规则，则根据处理规则的优先级，将消息报文匹配成功的处理规则生成一条完整的规则链；确定规则链中每一条处理规则对应的处理机方法；确定处理机方法对应的处理步骤，根据处理步骤对报文进行处理；将处理后的消息报文传输至外部系统。
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