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公开(公告)号：CN115759101A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211505810.3
申请日：2022-11-28
申请人： 东软集团股份有限公司 , 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06F16/36 , G06F40/30
摘要： 本公开涉及一种模型训练方法、数据处理方法、装置、存储介质及电子设备，所述模型训练方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括基于医学超关系事实生成的表示信息，所述表示信息包括头实体、关系、尾实体以及所述关系的至少一组附加元素；将所述训练数据作为输入，将对缺失元素的预测结果作为输出，对待训练模型进行训练，得到目标模型，其中，所述缺失元素由所述待训练模型根据所述表示信息确定。通过这样的方式，训练得到的目标模型能够对医学超关系事实中的缺失元素进行预测，从而满足医学领域中的知识补全需求。
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公开(公告)号：CN115982580A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211506668.4
申请日：2022-11-28
申请人： 东软集团股份有限公司 , 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/098 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G16H50/70 , G16H50/20 , G16H50/30
摘要： 本公开涉及一种确定模型的方法、装置、存储介质及电子设备，应用于模型确定系统，所述系统包括预设区块链以及与预设区块链通信的多个医疗数据处理终端，每个医疗数据处理终端上部署有待训练的预设医疗分类模型，不同的医疗数据处理终端用于处理不同的医疗数据；所述方法包括：针对每个医疗数据处理终端，根据该医疗数据处理终端对应的目标医疗数据确定该医疗数据处理终端上部署的预设医疗分类模型的第一模型参数；根据每个医疗数据处理终端分别计算得到的第一模型参数，通过预设区块链确定该医疗数据处理终端上部署的预设医疗分类模型的第二模型参数；根据目标医疗数据和第二模型参数确定该医疗数据处理终端对应的目标医疗分类模型。
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公开(公告)号：CN115798707A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211469057.7
申请日：2022-11-22
申请人： 东软集团股份有限公司 , 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要： 本公开涉及一种病历处理方法、装置、存储介质与芯片，涉及数据处理技术领域。该方法包括：确定电子病历对应的第一患者表示向量；以多个目标任务为学习目标，对该第一患者表示向量进行学习，得到该多个目标任务对应的损失函数值；根据该多个目标任务的损失函数值得到的联合损失函数值，对该第一患者表示向量进行更新，得到第二患者表示向量，第二患者表示向量用于对病历处理模型进行训练。使用本公开提出的病历处理方法，可以增强患者表示向量的语义表示，使用语义增强后的患者表示向量对病历处理模型进行训练后，可以提高病历处理模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN115761371A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211517079.6
申请日：2022-11-29
申请人： 东软集团股份有限公司 , 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V30/19 , G16H30/20 , G06T7/00 , G06F16/36 , G06F16/35
摘要： 本公开涉及一种医学影像分类方法、装置、存储介质及电子设备，可以获取待分类的医学影像对应的元数据信息；根据所述元数据信息获取所述医学影像对应的医学文本信息，所述医学文本信息包括临床诊疗信息和医学先验知识；根据所述医学影像和所述医学文本信息通过预先训练得到的目标分类模型对所述医学影像进行分类。
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公开(公告)号：CN114186078A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111555347.9
申请日：2021-12-17
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06F40/30
摘要： 本公开涉及一种知识图谱的表示学习方法、装置、存储介质及电子设备，其中方法包括：根据知识图谱获取多个事实元组；分别对所述多个事实元组中的每个关系和每个实体进行独热编码，获得每个所述关系和每个所述实体对应的独热向量；基于每个所述关系和每个所述实体对应的独热向量训练向量表示模型；确定训练结束时所述向量表示模型输出的每个所述关系和每个所述实体的目标语义特征向量。本方案采用了多元组来表示知识图谱中的一个事实，即事实元组，每个事实元组是根据该知识图谱中的一个关系和与该关系连接的实体构造得到的，从而解决了基于传统三元组无法准确、完整表达医疗领域的复杂知识的问题。
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公开(公告)号：CN114496215A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111643595.9
申请日：2021-12-29
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要： 本公开涉及一种信息特征提取方法、装置、可读存储介质及电子设备，该方法包括：获取获取用户来访记录信息，根据用户来访记录信息构建结构化数据，基于结构化数据构建用户来访记录信息的特征化表示，特征化表示包括用户来访记录信息的空间特征、时间特征及时空特征，根据空间特征、时间特征及时空特征，提取用户来访记录信息的时空依赖特征，时空依赖特征为用户的多次来访记录中目标事件之间的语义关系及时间序列特征。融入与用户来访记录信息相关的先验知识的同时，从时间、空间和时空三个维度全方位捕获用户来访记录信息的特征，学习更鲁棒、更准确的用户来访记录信息的特征表示，提升疾病预测任务的预测效果。
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公开(公告)号：CN114446426A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111602383.6
申请日：2021-12-24
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
摘要： 本公开涉及一种电子病历的处理方法、装置、存储介质及电子设备，该处理方法包括：识别第一电子病历中的各个就诊记录对应的目标特征，第一电子病历中包括至少两个就诊记录，基于各个就诊记录对应的目标特征，生成第一电子病历对应的特征矩阵，特征矩阵中包括多个高维多热向量，基于各个就诊记录对应的目标特征，生成第一电子病历对应的医疗事件矩阵，医疗事件矩阵中包括多个低维稠密向量，根据特征矩阵和医疗事件矩阵，生成第一电子病历对应的第一患者表示向量，第一患者表示向量用于表示所述第一电子病历中的病历信息。从而通过上述方法使训练获得的患者表示向量能够更准确的反映患者电子病历中的病历信息。
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公开(公告)号：CN114186078B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202111555347.9
申请日：2021-12-17
申请人： 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06F40/30
摘要： 本公开涉及一种知识图谱的表示学习方法、装置、存储介质及电子设备，其中方法包括：根据知识图谱获取多个事实元组；分别对所述多个事实元组中的每个关系和每个实体进行独热编码，获得每个所述关系和每个所述实体对应的独热向量；基于每个所述关系和每个所述实体对应的独热向量训练向量表示模型；确定训练结束时所述向量表示模型输出的每个所述关系和每个所述实体的目标语义特征向量。本方案采用了多元组来表示知识图谱中的一个事实，即事实元组，每个事实元组是根据该知识图谱中的一个关系和与该关系连接的实体构造得到的，从而解决了基于传统三元组无法准确、完整表达医疗领域的复杂知识的问题。
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公开(公告)号：CN109753604B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN201811564474.3
申请日：2018-12-20
申请人： 东软集团股份有限公司
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/006 , G06Q50/00
摘要： 本公开涉及一种群组推荐方法、装置、可读存储介质及电子设备。该方法包括：获取知识社区中多个用户关注的话题；确定每个话题的出现次数及受关注程度；生成初始种群；根据所述初始种群、每个话题的所述出现次数及所述受关注程度、以及适应度函数，利用鲸鱼算法确定出目标最优个体，其中，所述适应度函数表征话题出现次数、话题受关注程度、个体这三者与该个体的适应度值之间的函数关系，所述目标最优个体用于表征话题对应的一条最优权重向量；根据所述目标最优个体，确定目标话题；根据所述目标话题，确定待推荐群组。由此，可以实现对知识社区中的用户进行智能化群组推荐。
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公开(公告)号：CN109299377A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811260352.5
申请日：2018-10-26
申请人： 东软集团股份有限公司
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/36
摘要： 本公开涉及一种文章推荐方法、装置、可读存储介质及电子设备，所述方法包括：将文章推荐网络中与目标节点具有连接关系的节点确定为候选节点；针对任一所述候选节点，根据该候选节点和所述目标节点的连接权重、以及该候选节点和所述目标节点二者之间的公共连接节点，确定该候选节点对应的文章的目标推荐值；根据各个所述候选节点对应的文章的目标推荐值，为所述目标节点对应的文章确定待推荐文章。因此，可以有效降低数据的处理量。同时，也可以避免由于新上传的文章阅读量低或用户使用量少造成的推荐准确度低的问题，提高了文章推荐的准确率和适用范围，贴合用户使用需求，提升用户使用体验。
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