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公开(公告)号：CN114121288A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110162141.3
申请日：2021-02-05
申请人： 阿斯利康投资(中国)有限公司
摘要： 基于CT的慢性阻塞性肺预测模型的生成装置、方法和介质。本发明提供一种基于计算机断层成像(CT)的慢性阻塞性肺预测模型的生成装置、方法和介质。包括：数据获取单元，配置为CT成像系统获取用户的个人信息以及获取用户的胸部CT数据，并且从所述胸部CT数据提取与慢性阻塞性肺有关的CT特征数据，从而生成CT特征数据集；特征工程处理单元，配置为对所述CT特征数据集进行特征工程处理以生成扩展的CT特征数据集；变量筛选单元，配置为基于一个或多个筛选规则，从所述扩展的CT特征数据集中筛选出至少包括一个或多个CT特征数据的一个或多个CT特征数据子集，作为生成慢性阻塞性肺的预测模型的变量；以及模型生成单元，配置为使用所筛选的变量训练并生成慢性阻塞性肺的预测模型。
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公开(公告)号：CN113065551A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110294862.X
申请日：2021-03-19
申请人： 杭州迪英加科技有限公司 , 阿斯利康投资(中国)有限公司
摘要： 本公开提供了一种利用深度神经网络模型执行图像分割的方法、装置、设备及介质。所述深度神经网络模型包括编码器和解码器，所述方法包括：获取包含感兴趣区域的输入图像；利用编码器的多个编码层分别提取所述输入图像的不同的多种尺度的语义特征；利用解码器的多个解码层对所述多种尺度的语义特征分别进行解码来获得与每种尺度的语义特征对应的预测结果；将与每种尺度的语义特征对应的预测结果进行整合来获得关于所述输入图像中的各个像素是否属于所述感兴趣区域的最终预测结果；输出根据所述最终预测结果从输入图像中分割出所述感兴趣区域的输出图像。本公开提供的图像分割的方法，可提高图像中分割出的感兴趣区域整体的连续性，从而提高了分割结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113012801A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202011550932.5
申请日：2020-12-24
申请人： 阿斯利康投资(中国)有限公司
摘要： 本发明提供一种基于远程数据中心的医疗系统和调度方法。所述医疗系统包括至少一个远程数据中心。所述远程数据中心包括：远程诊断系统，配置为接收从至少一个检测设备接收的关于患者的检测数据，对所述检测数据执行预定处理以获得指示患者的疾病的诊断结果；以及调度系统，配置为根据患者的位置信息和所述诊断结果，在预定范围内确定目标转运工具和目标医院，并且推送任务信息给确定的目标转运工具和目标医院，以便调度所述目标转运工具将患者转运到目标医院。
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公开(公告)号：CN102234681A
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201010150494.3
申请日：2010-04-20
申请人： 广东省人民医院 , 阿斯利康投资(中国)有限公司
IPC分类号： C12Q1/68
摘要： 本发明提供了一种检测基因融合的方法。具体地，本发明提供了一种RACE-like PCR联合测序的检测方法(简称为“RCAE样PCR联合测序法”)，对ALK融合基因之类的融合基因进行检测。本发明方法不仅可同时检测多种不同的ALK融合基因，而且在不必事先知道与ALK发生融合的基因以及ALK融合基因的融合方式的情况下，检测出未知的ALK融合基因，从而提高了检测方法的灵敏性、实用性以及通用性。
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公开(公告)号：CN112766903A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110065632.6
申请日：2021-01-18
申请人： 阿斯利康投资(中国)有限公司
IPC分类号： G06Q10/10 , G06Q50/26 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F40/30
摘要： 本公开提供了一种识别不良事件的方法、装置、设备及介质，其中，所述方法包括：选择性地从一个或多个数据源获取待识别的文本；根据所述文本的类型，选择与所述文本的类型对应的识别模型；以及利用选择的识别模型，对所述文本执行语义识别以识别所述文本中的不良事件。本公开提供的识别不良事件的方法可以根据不用的文本类型选择不同的识别模型，然后根据选择的识别模型对待识别文本进行相应的不良事件识别，无需人工进行筛选识别，避免漏报/迟报不良事件的发生，并且能够及时/准确上报不良事件，从而可以帮助各个制造或使用药物或医疗器械的公司或医院等场所提高不良事件报告的准确性和及时性，实现不良事件识别和上报全流程的节源、提效、赋能等目的。
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公开(公告)号：CN115116569A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210470693.5
申请日：2022-04-28
申请人： 阿斯利康投资(中国)有限公司
摘要： 提供了一种用于提供癌症数字化疾病管理的数字化系统。其中，面向患者的用于提供癌症数字化疾病管理的前台系统包括：任务系统模块，所述任务系统模块被配置为：向患者推送具有预定格式的标准化医学量表，所述医学量表包括以下各项中的一项或多项：与患者的疾病相关的躯体症状量表、不良事件量表、心理测量量表和生活质量评分量表；接收并且分析患者针对所述医学量表的输入数据，获得指示患者的状态的评估结果；以及基于所述评估结果，向患者推送与患者的状态对应的干预方案和/或管理方案。
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公开(公告)号：CN111696094B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010535658.8
申请日：2020-06-12
申请人： 杭州迪英加科技有限公司 , 阿斯利康投资(中国)有限公司
摘要： 本发明涉及免疫组化PD‑L1膜染色病理切片图像处理方法、装置和设备。图像处理方法包括：获取待诊断免疫组化PD‑L1(SP263)膜染色病理切片的数字切片全场图；采用区域分割网络，对处于第一视野倍率下的数字切片全场图中的肿瘤细胞区域进行识别与分割，得到整个数字切片全场图的肿瘤细胞区域概率图；对每个数字切片全场图中的细胞进行识别与分割，以肿瘤细胞区域概率图作为权重矩阵对细胞定位网络进行区域约束，识别数字切片全场图上的细胞特征，对数字切片全场图上的各类细胞进行定位、分类；标示出数字切片全场图上的细胞位置、细胞类型及免疫组化PD‑L1(SP263)指标。本申请通过设计多层级特征协同诊断策略，利用区域特征约束细胞特征的方式，精准评估肿瘤比例分值。
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公开(公告)号：CN112489803B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202011538358.1
申请日：2020-12-23
申请人： 阿斯利康投资(中国)有限公司
IPC分类号： G16H50/30 , G16H50/80 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/27
摘要： 本公开提供一种风险事件预测方法、风险事件预测系统、风险事件预测系统的生成方法、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。风险事件预测系统的生成方法，包括：数据预处理步骤，接收预定时间段内与风险事件相关联的多种事件数据，对多种事件数据执行预处理，生成待处理数据；特征数据选择步骤，从待处理数据中选择与风险事件相关性满足预定条件的数据，作为特征数据；以及预测系统训练步骤，利用特征数据作为训练数据，训练并且获得预测系统。生成的预测系统具有高准确率、强鲁棒性并且对于特征依赖性低，从而在缺乏足够的既往风险事件史的情况下，也能实现对于风险事件的首次出现的预测。
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公开(公告)号：CN113065551B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110294862.X
申请日：2021-03-19
申请人： 杭州迪英加科技有限公司 , 阿斯利康投资(中国)有限公司
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/11
摘要： 本公开提供了一种利用深度神经网络模型执行图像分割的方法、装置、设备及介质。所述深度神经网络模型包括编码器和解码器，所述方法包括：获取包含感兴趣区域的输入图像；利用编码器的多个编码层分别提取所述输入图像的不同的多种尺度的语义特征；利用解码器的多个解码层对所述多种尺度的语义特征分别进行解码来获得与每种尺度的语义特征对应的预测结果；将与每种尺度的语义特征对应的预测结果进行整合来获得关于所述输入图像中的各个像素是否属于所述感兴趣区域的最终预测结果；输出根据所述最终预测结果从输入图像中分割出所述感兴趣区域的输出图像。本公开提供的图像分割的方法，可提高图像中分割出的感兴趣区域整体的连续性，从而提高了分割结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112766903B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110065632.6
申请日：2021-01-18
申请人： 阿斯利康投资(中国)有限公司
IPC分类号： G06Q10/10 , G06Q50/26 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06F40/30
摘要： 本公开提供了一种识别不良事件的方法、装置、设备及介质，其中，所述方法包括：选择性地从一个或多个数据源获取待识别的文本；根据所述文本的类型，选择与所述文本的类型对应的识别模型；以及利用选择的识别模型，对所述文本执行语义识别以识别所述文本中的不良事件。本公开提供的识别不良事件的方法可以根据不用的文本类型选择不同的识别模型，然后根据选择的识别模型对待识别文本进行相应的不良事件识别，无需人工进行筛选识别，避免漏报/迟报不良事件的发生，并且能够及时/准确上报不良事件，从而可以帮助各个制造或使用药物或医疗器械的公司或医院等场所提高不良事件报告的准确性和及时性，实现不良事件识别和上报全流程的节源、提效、赋能等目的。
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