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公开(公告)号：CN117557964A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311618960.X
申请日：2023-11-29
申请人： 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
摘要： 本发明涉及医疗信息技术领域，提供一种消化内镜洗消合规性监测方法、装置和计算机设备，该方法包括：获取单个洗消环节的洗消过程的洗消图像序列，对各个洗消环节的洗消过程的洗消图像序列进行分析，以提取各帧洗消图像中水流轮廓区域与洗消池内储水水平面的交界线，根据交界线与洗消池的标记线的轮廓区域的位置关系判定采集每一洗消图像时洗消池里的储水量是否达到预设的洗消水量阈值，若首次出现洗消池里的储水量达到洗消水量阈值的洗消图像的采集时间作为当前洗消环节的开始时间，并以此统计当前洗消环节的实际操作时间。本发明解决了现有清洗消毒追溯系统监测的洗消环节的清洗时间不准确的问题，实现了对洗消环节的实际操作时间的精确统计。
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公开(公告)号：CN117789908A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311618025.3
申请日：2023-11-29
申请人： 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
摘要： 本发明涉及医疗信息技术领域，提供一种基于语音识别的消化内镜诊断报告验证方法、装置和设备，该方法包括：获取内镜检查过程中生成的记录有实时内镜画面的影像表现的语音文件；通过对语音文件对应的语音文本进行诊断分类并生成固定格式的标准诊断结果，当生成消化内镜诊断报告时，对消化内镜诊断报告中记载的内镜诊断文本进行诊断分类并生成相同格式的内镜诊断文本，通过由语音文件得到的标准诊断结果对由诊断报告得到的内镜诊断文本进行验证，并在报告诊断结果与标准诊断结果不一致时，根据生成语音文件时采集的内镜影像对消化内镜诊断报告进行修改优化，避免内镜诊断报告书写过程中病情遗漏的异常情况发生，保证消化内镜诊断报告的准确性。
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公开(公告)号：CN221529489U
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202323242296.1
申请日：2023-11-29
申请人： 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
摘要： 本实用新型提出一种内镜洗消过程自动记录系统，包括UWB后台控制主机、分布在内镜洗消区域的多个UWB定位基站和设置在待洗消内镜和各个洗消位置的UWB定位标签；UWB定位标签用于发射UWB信号；UWB定位基站用于接收各个UWB定位标签发射的UWB信号，以实现对每个UWB定位标签的定位；UWB定位基站还用于与UWB后台控制主机通信连接，将位于待洗消内镜的UWB定位标签和各个洗消位置的UWB定位标签的定位信息发送到UWB后台控制主机，以供UWB后台控制主机以此确定待洗消内镜到达和离开各个洗消位置的时间差，并作为对应洗消环节的操作时间进行记录。本实用新型能够自动实现对各个洗消环节的操作时间记录，提高了内镜洗消过程记录和追溯的高效性和准确性。
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公开(公告)号：CN118486416A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410628528.7
申请日：2024-05-20
申请人： 上海交通大学医学院附属瑞金医院
摘要： 本申请公开了一种电子病历生成方法、装置、设备及存储介质，涉及强化学习技术领域，包括：获取历史医学训练数据，并基于所述历史医学训练数据对初始大语言模型进行训练以得到医学基座大模型；基于预设演示数据集对所述医学基座大模型进行微调以得到初始电子病历生成模型；运行所述初始电子病历生成模型，并基于预设奖励模型确定所述初始电子病历生成模型的目标奖励值，然后利用所述目标奖励值对所述初始电子病历生成模型的参数进行调整以得到目标电子病历生成模型；获取患者数据，并利用所述目标电子病历生成模型和所述患者数据生成目标电子病历。这样一来，可以根据每个病人的具体情况和医生的需求，生成个性化和智能化的电子病历。
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公开(公告)号：CN117540339A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311580387.8
申请日：2023-11-24
申请人： 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC分类号： G06F18/25 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开面向多模态医学数据的掩码式预训练方法和系统，本系统包括文本结构化模块，文本掩码模块，图像掩码模块，图像编码器，文本编码器，多模态融合模块，图像解码器，文本编码器，图像重建损失模块，文本重建损失模块。采用本系统可以在预训练阶段实现医学影像和报告文本中征象和部位的深度对应关系，同时加强模型根据图像理解和推断文本，以及根据文本理解并推断图像的能力，方便下游任务中影像和报告文本之间的灵活转换，克服了现有技术存在的影像和报告文本匹配不完全、部位和征象对应不清晰的问题。
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公开(公告)号：CN117494193A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311410452.2
申请日：2023-10-27
申请人： 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC分类号： G06F21/62
摘要： 本发明实施例公开了一种医疗数据的组合脱敏核查方法，其中，方法包括：获取目标待导出数据，并识别所述目标待导出数据中的具有目标属性的每个数据字段项的字段数据；按照至少一个预设拼接规则，将各所述字段数据进行拼接，得到至少一个数据拼接字符串；针对每一个所述数据拼接字符串进行敏感信息识别或者进行敏感信息识别和脱敏处理，完成所述目标待导出数据的脱敏核查过程。本实施例技术方案可以对待导出的数据进行脱敏核查，避免数据脱敏不全面，从而降低敏感数据泄露的可能性，提升数据安全性。
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公开(公告)号：CN102214386A
公开(公告)日：2011-10-12
申请号：CN201010140962.9
申请日：2010-04-07
申请人： 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC分类号： G08B21/02
摘要： 本发明涉及一种检验危机值警告信息处理方法，该方法包括以下步骤：1)系统启动后，PC机设置警告灯COM口参数；2)危机值监控模块启动，进行监听并判断是否有危机值，若为是，PC机发送“灯闪烁”控制指令给单片机，发送危机值信息给医护人员终端，并执行步骤3)，若为否，继续监听；3)单片机收到指令后，控制警告灯进行闪烁；4)医护人员终端收到危机值信息后，判断是否确认查阅，若为是，执行步骤5)，若为否，若为否，返回步骤2)；5)PC机发送控制“灯灭”指令给单片机，单片机控制警告灯熄灭，并返回步骤2)。与现有技术相比，本发明具有能对危机值进行及时准确报告、成本低等优点。
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公开(公告)号：CN117637096A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311589982.8
申请日：2023-11-27
申请人： 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC分类号： G16H15/00 , G16H30/20 , G06T9/00 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了给定医学图像自动生成医学报告的交互式方法和系统，本系统主要分为图像编码器模块、专家提示学习模块、报告生成模块这三个模块，将专家的提示融合到图像特征中，可以快速输出影像学报告，并针对医生特别关注的区域生成专门的报告。本方法分为步骤S1，构建图像编码器模块；步骤S2，注入专家提示词；步骤3，生成报告。本发明提出的自适应医生提示的报告生成方法在提高个性化以及灵活性方面具有显著的有益效果，基于本专利的跨模态影像‑文本报告生成模型，可以直接对图像以及提示进行处理，以一种端到端的方式生成文本。使用本方法可以生成与临床疾病表型一致的报告文本，满足临床医生的需求。
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公开(公告)号：CN117542469A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311517989.9
申请日：2023-11-15
申请人： 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC分类号： G16H15/00 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06V10/40 , G06F18/213
摘要： 本公开提供一种面向多模态医学数据的诊断报告生成方法、系统及介质，其中，面向多模态医学数据的诊断报告生成方法，包括：获取多模态训练数据集，多模态训练数据集包括医学影像和文本报告；根据预设的关键字将文本报告进行拆分处理，确定阴性描述文本和阳性描述文本；将医学影像、阴性描述文本、阳性描述文本输入预训练的诊断报告生成模型中，输出损失函数；根据损失函数对预训练的诊断报告生成模型进行优化处理，确定多模态医学诊断报告生成模型；将待测的医学影像输入多模态医学诊断报告生成模型中，生成待测的医学影像对应的诊断报告。通过本公开解决模型训练阶段训练样本不均衡的问题，提高模型对医学影像中异常描述的检测能力。
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公开(公告)号：CN118471419A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410448001.6
申请日：2024-04-15
申请人： 上海交通大学医学院附属瑞金医院
IPC分类号： G16H15/00 , G16H50/30 , G16H50/70 , G16H70/20 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06F16/38 , G06F18/2433 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了基于规则库检索和大模型训练的体检报告解读系统和方法，包括医学知识图谱存储数据库，异常严重程度规则存储数据库，大模型预训练模块，异常抽取模块，严重程度规则检索模块，大模型解读模块。采用本发明，可以实现对体检报告准确的异常识别，并结合专业的医学知识库和可定制化的规则库实现了精准的严重程度判断，克服了现有体检报告解读技术存在的准确性和泛化性不足、异常严重程度分析不足、可定制化程度低的问题。
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