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公开(公告)号：CN114512227A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111599979.5
申请日：2021-12-24
申请人： 东软集团股份有限公司
IPC分类号： G16H50/20 , G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G10L25/66
摘要： 本公开涉及一种谵妄现象确定装置，通过信息处理模块对信息采集模块采集到的患者信息进行处理判断，信息输出模块输出信息处理模块的判断结果，提高了确定谵妄现象的效率和准确性，该装置包括：信息采集模块、与所述信息采集模块连接的信息处理模块、以及与所述信息处理模块连接的信息输出模块；所述信息处理模块包括精神力水平识别子模块、注意力评估子模块、镇静水平评估子模块、以及思维能力识别子模块。
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公开(公告)号：CN115192003A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210720035.7
申请日：2022-06-23
申请人： 东软集团股份有限公司
摘要： 本申请公开了一种镇静水平的自动评估方法及相关产品。该方法包括：获取目标对象在相同时段的图像数据和光流场数据；通过处理所述图像数据获得对所述目标对象的第一镇静水平评估结果；以及，通过处理所述光流场数据获得对所述目标对象的第二镇静水平评估结果；基于所述第一镇静水平评估结果和所述第二镇静水平该评估结果，获得对所述目标对象的所述镇静水平综合评估结果。实现人员镇静水平的智能评估，实时监控，能够在镇静水平评判上完全智能进行或者仅使用少量的医护力量进行，从而可以为实现重症智能监护做出重要贡献。
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公开(公告)号：CN114511898A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111599980.8
申请日：2021-12-24
申请人： 东软集团股份有限公司
摘要： 本公开涉及一种疼痛识别方法、装置、存储介质及电子设备，可以依据监测对象的脸部表情对监测对象的疼痛类别进行判断，提高了疼痛识别的效率和准确性。该疼痛识别方法包括：获取监测对象的脸部图像；将所述脸部图像输入疼痛识别模型，确定所述监测对象的疼痛识别结果；所述疼痛识别模型的训练过程包括多轮训练，在每轮训练过程中，将属于不同疼痛类别的样本脸部图像输入所述疼痛识别模型，确定所述样本脸部图像对应的预测疼痛识别结果；基于每一疼痛类别的所述样本脸部图像对应的所述预测疼痛识别结果，更新每一所述疼痛类别在所述损失函数中对应的类间权重参数，并根据更新所述类间权重参数后的损失函数进行下轮训练。
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公开(公告)号：CN112579790A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011497501.7
申请日：2020-12-17
申请人： 东软集团股份有限公司
摘要： 本公开涉及一种重症疾病知识库的构建方法、装置、存储介质及电子设备，以构建出在临床诊断上具有很高的参考价值的重症疾病知识库。构建方法包括：获取多类重症疾病的相关数据，所述相关数据包括第一结构型数据和非结构型数据；将所述非结构型数据输入预处理模型，得到所述预处理模型输出的第二结构型数据，所述预处理模型是基于重症疾病的已标注的非结构型样本数据训练得到的；基于所述第一结构型数据和所述第二结构型数据中包括的属性项构建存储结构，并将所述第一结构型数据和所述第二结构型数据中包括的属性值填充到所述存储结构中对应的位置，得到所述重症疾病知识库，其中，结构型数据中包括属性项和属性值之间的映射关系。
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公开(公告)号：CN117497193A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311675566.X
申请日：2023-12-07
申请人： 东软集团股份有限公司 , 中国医科大学附属第一医院
摘要： 本申请公开了一种凝血预警模型的自更新方法、装置、设备及介质，方法包括：获取第一数据集；若第一数据集中第一数据的组数大于第一预设数量，且初始凝血预警模型在第一数据集上的损失值大于随机预测损失值或预设损失阈值，基于第一数据集对初始凝血预警模型进行训练，得到目标凝血预警模型；分别计算初始凝血预警模型与目标凝血预警模型在第二数据集上的第一评价指标值和第二评价指标值；若第二评价指标值优于第一评价指标值，将初始凝血预警模型更新为目标凝血预警模型。本申请提供的方案，可起到自动完成对初始凝血预警模型的优化更新，且保证新的目标凝血预警模型的模型效果优于初始凝血预警模型，提高凝血预警模型的疾病预测准确度的作用。
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公开(公告)号：CN116843226A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310862455.3
申请日：2023-07-13
申请人： 东软集团股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G16H40/20 , G16H10/60
摘要： 本申请实施例提供了一种质控数据确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：针对急诊患者面向的任一急诊节点，确定急诊节点在目标时刻下的至少两个患者标识区域；针对每一患者标识区域，将该患者标识区域输入到训练好的与该患者标识区域关联的标识检测模型中，得到该患者标识区域对应的患者标识信息和概率分布；根据每一患者标识区域对应的患者标识信息和概率分布，确定急诊节点在目标时刻下的患者质控数据。本申请实施例可以实现整个急诊过程中患者质控数据的智能化确定，保证急诊医疗指令的高效管理。而且，为整个急诊过程中的患者质控数据增加相应的事后补录功能，避免患者质控数据的遗漏缺失，提升患者质控数据的准确性。
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公开(公告)号：CN115281611A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210814897.6
申请日：2022-07-12
申请人： 东软集团股份有限公司
IPC分类号： A61B5/00 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 本申请公开了一种图像处理方法、模型训练方法以及相关装置，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取待处理的压疮图像；确定所述待处理的压疮图像中预设分期的实际面积；将所述预设分期以及所述预设分期的实际面积输入到压疮分类模型，得到所述压疮图像对应的类别；所述压疮分类模型基于样本聚类结果训练得到，所述样本聚类结果基于第一样本压疮图像中预设分期以及所述第一样本压疮图像中预设分期的实际面积进行聚类分析得到，所述样本聚类结果包括第一样本压疮图像中预设分期的实际面积以及所述第一样本压疮图像中预设分期的实际面积对应压疮的严重程度类别。由此，该方法能够及时地针对压疮部分的图像给出准确的分类结果，提高分类效率。
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公开(公告)号：CN118315014A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410516410.5
申请日：2024-04-26
申请人： 东软集团股份有限公司 , 中国医科大学附属第一医院
摘要： 本申请实施例提供了一种基于脓毒症相关凝血病的数据处理方法、装置和设备。该方法包括：确定脓毒症相关凝血病对应的指标分组，该指标分组至少包括诊疗措施组；针对所述诊疗措施组中的每一诊疗候选项，确定所述诊疗候选项与所述指标分组中除所述诊疗措施组外的每一其他指标分组间的二阶交互特征；根据每一所述诊疗候选项对应的二阶交互特征，确定所述诊疗候选项面向所述脓毒症相关凝血病的诊疗置信度。本申请实施例可以实现脓毒症相关凝血病在多种诊疗措施下的诊疗效果分析，有助于辅助医生为脓毒症相关凝血病患者制定合理有效的临床诊疗方案，提升医生的诊疗能力和医疗安全性。
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公开(公告)号：CN117497197A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311678677.6
申请日：2023-12-07
申请人： 东软集团股份有限公司 , 中国医科大学附属第一医院
IPC分类号： G16H50/70 , G16H50/50 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本申请公开了一种基于疾病序列的凝血预警方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取弥散性血管内凝血对应的疾病序列；基于疾病序列获取待分析患者的多种疾病的多个待分析检测指标信息；将多个待分析检测指标信息输入目标凝血预警模型，得到待分析患者患多种疾病中每种疾病的患病概率和是否患DIC的预警结果，其中，目标凝血预警模型由与多个节点对应的多个子预警模型连接得到，相邻的两个子预警模型之间的连接关系为：前一个子预警模型的隐藏层与后一个子预警模型的输入层连接。本申请各实施例提供的技术方案，可起到提高DIC预警的准确度的作用。
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公开(公告)号：CN117476236A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311213761.0
申请日：2023-09-19
申请人： 东软集团股份有限公司
IPC分类号： G16H50/50 , G16H50/70 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本公开涉及一种模型训练方法、疾病预测方法、装置、介质及电子设备。方法包括：获取样本对象的多种重症指标的样本时间序列矩阵和样本对象的实际病发情况；将样本时间序列矩阵中、重症指标构成的列或行以任意顺序进行排列，得到多个扩增时间序列矩阵；根据多个扩增时间序列矩阵和所述实际病发情况进行模型训练，以得到疾病预测模型，其中，疾病预测模型为基于卷积神经网络的模型。由于模型是基于卷积神经网络的模型，模型在利用扩增数据进行卷积操作时能够带来信息的增多，因此，可在增大训练数据量的同时带来信息的增多，实现数据的有效扩增，从而满足模型训练所需的数据量，实现模型的有效训练，提升疾病预测的准确性，能够及早发现疾病并预防。
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