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公开(公告)号：CN118568666B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410912322.7
申请日：2024-07-09
申请人： 中国人民解放军总医院
IPC分类号： G06F18/25 , G16H50/70 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N3/098 , G06N5/04
摘要： 本发明属智能医疗领域，具体涉及一种基于联邦学习和大小模型协同的跨模态知识融合计算方法，方法包括：本地客户端分为参数提供客户端和参数接收客户端，参数提供客户端利用自身的计算能力使用本地数据进行本地训练得到本地更新的模型和参数；上传至中央服务器，参数接收客户端只向中央服务器发送参数接收需求；所述参数接收客户端根据最大化自身的接收客户端效用为参数提供客户端设置单位时间奖励；所述中央服务器接收不同的本地客户端的所述更新的模型和参数进行聚合得到全局模型参数，再将所述全局模型参数发送至本地客户端；所述本地客户端更新本地模型用于所述本地训练。本申请通过在联邦学习中设立奖励机制，促进联邦学习的高效率训练。
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公开(公告)号：CN117316466B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202311594868.4
申请日：2023-11-28
申请人： 中国人民解放军总医院
IPC分类号： G16H70/20 , G16H50/70 , G06N5/022 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/082
摘要： 本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种基于知识图谱与自然语言处理技术的临床决策方法、系统及设备。包括获取临床数据；将所述临床数据输至构建好的知识图谱辅助进行临床决策得到临床决策方案。其中，所述构建好的知识图谱的构建过程为：获取临床医学数据集；定义临床本体概念模型、本体关系模型；所述本体概念模型采用自顶向下和自底向上相结合的方法构建得到；基于所述本体概念模型、本体关系模型对所述临床医学数据集进行标注得到标注后的数据；对所述标注后的数据进行实体识别得到实体数据；将所述标注后的数据、所述实体数据通过图数据结构存储得到知识图谱。该方法能够有效提取临床数据中实体与实体关系，进而提高临床决策的可信度。
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公开(公告)号：CN117393153B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311690984.6
申请日：2023-12-11
申请人： 中国人民解放军总医院
IPC分类号： G16H50/20 , G06F18/24 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16Y10/60 , G06F123/02
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公开(公告)号：CN116992980A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311272345.8
申请日：2023-09-28
申请人： 中国人民解放军总医院
IPC分类号： G06N20/00 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F21/62
摘要： 本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种基于超网络和联邦学习的预后预测预警模型训练方法、系统及设备。方法架构由一个中央服务器和K个参与方组成，K为＞1的常数，S1:所述中央服务器向K个参与方传送初始全局模型，所述K个参与方基于自身原始数据训练初始全局模型得到K个子模型；S2:所述K个子模型上传至中央服务器，所述中央服务器对K个子模型进行聚合得到更新后的全局模型；S3：重复上述步骤S1和S2,直至得到训练好的全局模型，基于所述训练好的全局模型进行疾病预后预测预警。本申请采用超网络和联邦学习解决各参与方数据隐私和数据孤岛的问题，同时实现多种医学数据共同参与模型训练，有助于临床应用的研究。
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公开(公告)号：CN116646078A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310884751.3
申请日：2023-07-19
申请人： 中国人民解放军总医院
摘要： 本发明涉及智能医疗技术领域，更具体地，涉及一种基于人工智能的心血管急危重症临床决策支持系统及设备。包括：获取心血管患者样本的临床数据；将所述临床数据输入训练好的分类模型中得到预测分类用于心血管急危重症临床决策支持，所述分类模型为优化后的极限学习机分类器，采用蚁群优化算法选择所述限学习机分类器的隐藏层神经元数量，采用小生境算法优化极限学习机分类器的输出层权重。本申请针分类器性能优化等多个方面进行优化，对心血管急危重症的临床医生具有很好的辅助决策作用。
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公开(公告)号：CN115880704A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310120017.X
申请日：2023-02-16
申请人： 中国人民解放军总医院第一医学中心
IPC分类号： G06V30/413 , G06V30/414 , G06V30/416 , G06V30/42 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及病例的自动编目方法、系统、设备及存储介质。包括：获取待归档的病例图像；提取所述病例图像中的联通区域，采用条件随机场对所有联通区域整体分类，划分为标题区域、图像区域、表格区域、几何图形区域、文字区域；对所述标题区域进行文字识别，得到基于标题区域的标题文本；采用机器学习对所述图像区域和表格区域进行分类，预测病例图像所属的编目标题，得到基于图像区域和基于表格区域的标题文本；对所述文字区域进行文字识别，得到病例图像的内容文本；将所述标题文本或所述内容文本与预定义的编目标题匹配，根据匹配度进行待归档的病例的自动编目。本申请提供一种智能病例编目系统，具有重要的临床应用价值。
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公开(公告)号：CN117393153A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311690984.6
申请日：2023-12-11
申请人： 中国人民解放军总医院
IPC分类号： G16H50/20 , G06F18/24 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16Y10/60 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及一种基于医疗物联网时序数据和深度学习算法的休克实时风险预警监测方法及系统。目前的医疗应用场景的需要同时结合来自医疗物联网的时序数据和医院信息系统采集获取的医疗信息，在传统诊疗过程中融入物理联网技术、智能感知设备、人工智能平台等技术，从而满足特殊医疗情景如突发的高发危重症疾病救治以及管理协同需求。这对医疗领域中的生理监测等时序数据的处理提出诸多挑战，因为这类动态监测的时序数据具有高维度、复杂动态和非线性特征，挖掘医疗时序数据的深度信息能辅助做出更准确的早期临床预测，对于医院尤其是方舱医院的早期休克的预警与救治具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116992980B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311272345.8
申请日：2023-09-28
申请人： 中国人民解放军总医院
IPC分类号： G06N20/00 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F21/62
摘要： 本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种基于超网络和联邦学习的预后预测预警模型训练方法、系统及设备。方法架构由一个中央服务器和K个参与方组成，K为＞1的常数，S1:所述中央服务器向K个参与方传送初始全局模型，所述K个参与方基于自身原始数据训练初始全局模型得到K个子模型；S2:所述K个子模型上传至中央服务器，所述中央服务器对K个子模型进行聚合得到更新后的全局模型；S3：重复上述步骤S1和S2,直至得到训练好的全局模型，基于所述训练好的全局模型进行疾病预后预测预警。本申请采用超网络和联邦学习解决各参与方数据隐私和数据孤岛的问题，同时实现多种医学数据共同参与模型训练，有助于临床应用的研究。
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公开(公告)号：CN116434960B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310697356.4
申请日：2023-06-13
申请人： 中国人民解放军总医院
摘要： 本发明提供了一种心源性休克临床决策支持系统、设备及可存储介质，涉及智能医疗领域。所述系统包括获取单元和决策单元，获取单元用于获取患者心源性休克分期诊断结果，决策单元用于基于所述分期诊断结果选择治疗方案。本发明开发的系统基于患者心源性休克分期诊断结果提供相应的治疗方案，立足于临床统计数据优化了D期、E期患者的治疗方案，为心源性休克治疗领域的研究人员、临床医生提供了宝贵资源，具有重要的科研和临床价值。
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