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公开(公告)号:CN118053542A
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202311715237.3
申请日:2023-12-13
申请人: 中国医学科学院阜外医院
摘要: 本发明提供一种抗生素使用电子监控方法、装置、计算机设备和存储介质,该方法包括获取当前病患的临床阶段,根据临床阶段确定预设用药规则;获取用药实例;解析用药实例,获得当前病患的抗生素药剂量和病情;根据预设用药规则,获取与病情对应的预设药剂量,检测抗生素药剂量与预设药剂量是否匹配;当抗生素药剂量与预设药剂量不匹配时,发出第一提示信息,将抗生素药剂量发送至监控方,存储用药实例。利用预设用药规则对医嘱的抗生素药剂量进行对比,进而检测医生是否存在滥用抗生素的情形,在医生存在滥用抗生素的情况下,及时对医生进行提示,并记录,介入人为干预,有效实现对抗生素的使用的监控,避免了抗生素滥用的情况。
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公开(公告)号:CN115270718B
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202210880857.1
申请日:2022-07-26
申请人: 中国医学科学院阜外医院
IPC分类号: G06F40/126 , G06F40/166 , G06F40/216 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要: 一种疾病编码的自动编目方法及系统,包括:构建训练数据及构建模型;将医疗文本输入医疗文本特征提取模块,提取医疗文本特征;基于疾病编码信息生成无向加权图,通过疾病编码特征提取模块运算,得到疾病编码特征;将医疗文本特征及疾病编码特征输入基于标签注意力机制的特征融合模块,得到疾病编码的最终预测特征及疾病编码被分配的概率值;利用损失函数评估模型的预测误差,基于反向传播进行所述模型参数调优;在应用阶段,将患者的医疗文本输入训练好的模型,将得到的各疾病编码被分配的预测概率值与预设的疾病编码判定阈值对比,将符合所述判定阈值的所有疾病编码作为所述患者的疾病编码输出。本申请实现疾病编码的自动编目,且提高准确性。
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公开(公告)号:CN116415582B
公开(公告)日:2023-08-25
申请号:CN202310591400.3
申请日:2023-05-24
申请人: 中国医学科学院阜外医院
IPC分类号: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F40/211 , G10L15/26 , G10L15/16 , G10L15/06
摘要: 本发明公开了一种文本处理方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。该方法包括:获取目标词语,其中,目标词语为从语音转录文本中抽取得到的词语;确定目标词语的拼音,并对拼音进行向量表示,得到目标向量;获取多个规范词语以及多个规范词语的拼音的向量,根据目标向量和多个规范词语的拼音的向量,从多个规范词语中筛选出至少一个候选词语;计算目标词语与每个候选词语的第一编辑距离,并根据第一编辑距离从至少一个候选词语中筛选出目标匹配词语,其中,目标匹配词语用于替换语音转录文本中的目标词语。本发明解决了相关技术中对语音转录文本中的词语进行规范化时的规范化准确度低的技术问题。
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公开(公告)号:CN116415582A
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202310591400.3
申请日:2023-05-24
申请人: 中国医学科学院阜外医院
IPC分类号: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F40/211 , G10L15/26 , G10L15/16 , G10L15/06
摘要: 本发明公开了一种文本处理方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。该方法包括:获取目标词语,其中,目标词语为从语音转录文本中抽取得到的词语;确定目标词语的拼音,并对拼音进行向量表示,得到目标向量;获取多个规范词语以及多个规范词语的拼音的向量,根据目标向量和多个规范词语的拼音的向量,从多个规范词语中筛选出至少一个候选词语;计算目标词语与每个候选词语的第一编辑距离,并根据第一编辑距离从至少一个候选词语中筛选出目标匹配词语,其中,目标匹配词语用于替换语音转录文本中的目标词语。本发明解决了相关技术中对语音转录文本中的词语进行规范化时的规范化准确度低的技术问题。
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公开(公告)号:CN115995298A
公开(公告)日:2023-04-21
申请号:CN202310277664.1
申请日:2023-03-21
申请人: 中国医学科学院阜外医院
摘要: 本公开涉及一种心脏术后AKI发生概率确定方法及系统、辅助决策系统。本公开通过对采集得到的目标患者在心脏手术围术期的特征数据进行预处理,得到目标特征数据,基于预设的FFM模型对目标患者的目标特征数据进行二阶组合特征计算,得到与心脏术后AKI风险相关的二阶组合特征数据,其中,二阶组合特征数据是由目标特征数据中,一阶连续特征离散化之后的特征和一阶离散特征组合得到的特征数据,将目标患者在心脏手术围术期的目标特征数据和二阶组合特征数据输入预设的预测模型,为模型输入增加了与心脏术后AKI相关的关键二阶组合特征信息,能够在早期预测目标患者的心脏术后AKI发生概率,并提高预测结果的准确度。
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公开(公告)号:CN113611434A
公开(公告)日:2021-11-05
申请号:CN202110986687.0
申请日:2021-08-26
申请人: 中国医学科学院阜外医院
摘要: 本发明公开了一种辅助问诊系统及方法,包括病历问诊内容推送模块、问诊表单生成模块和问诊模块,其中,病历问诊内容推送模块,用于接收实时获取的患者历次诊疗数据,依据内嵌知识图谱及关联规则推送其中所需的特征项目,基于分类器对各特征进行组合并打标签,提供给问诊表单模块;问诊表单生成模块,用于根据标签类别根据各个特征生成问诊表单及问诊顺序;问诊模块,用于根据问诊顺序及对应的问诊表单进行问诊后,获取问诊记录,填入到问诊表单对应位置后,生成完整的问诊病历。这样,由于本发明实施例提供的系统可以对患者历次诊疗数据进行分析,并获取其中的与问诊相关的特征及对该问诊相关的特征进行类别分类及问诊顺序确定,实现统一问诊及问诊记录的统一填写,这是对病历数据的统一处理后得到问诊病历,提高了问诊的完整度,降低了问诊的遗漏率。
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公开(公告)号:CN116509333B
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202310574469.5
申请日:2023-05-20
申请人: 中国医学科学院阜外医院
IPC分类号: A61B5/00 , G06V40/20 , G06V20/64 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要: 本发明涉及人工智能领域,具体涉及一种基于双目图像的人体平衡能力评估方法、系统及设备,旨在提高评估效率。本发明的评估方法包括:针对受试者在闭眼状态下的P种规定姿态,分别获取每种规定姿态下预设时间长度的双目图像;将第一路图像和/或第二路图像输入预设的睁闭眼识别模型和预设的姿态识别模型,判断受试者是否处于闭眼状态且按规定顺序做出P种规定姿态;计算受试者在每个拍摄时刻的人体3D关键点;根据每种规定姿态下不同拍摄时刻的3D关键点生成一个时间序列,从而得到P个时间序列,再分别输入到P个预设的平衡性评估模型,得到P个平衡性等级,求平均值并取整,得到平衡性等级。本发明的方法不但成本较低,而且提高了评估效率。
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公开(公告)号:CN117079760B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202310911525.X
申请日:2023-07-25
申请人: 中国医学科学院阜外医院
IPC分类号: G16H20/10 , G16H70/40 , G06F18/213
摘要: 本发明公开了一种华法林剂量调整方法及系统、临床辅助决策系统。该方法通过对目标患者在华法林用药期的特征数据进行预处理,得到目标特征数据;将目标特征数据输入预设用药剂量调整模型,该模型包括关键特征提取模块、时序分析模块、第一任务模块、第二任务模块;通过关键特征提取模块,获取第一关键特征;通过所述时序分析模块,得到第一中间特征;通过第一任务模块对第一中间特征处理,获取第一输出特征、是否检验INR值的概率值;通过第二任务模块对第一中间特征、第一输出特征进行处理,获取是否进行用药方式调整的概率值。本发明解决了现有技术方案训练任务单一,时序信息利用及可解释性不足,进而预测准确度有待提升的技术问题。
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公开(公告)号:CN117116476A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202310806104.0
申请日:2023-07-04
申请人: 中国医学科学院阜外医院
IPC分类号: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/214 , G06N3/09
摘要: 本发明公开了一种下游任务预测方法、装置及计算机可读存储介质。其中,该方法包括:获取目标对象的实时就诊数据,其中,实时就诊数据包括结构化数据和非结构化数据;对实时就诊数据进行预处理,得到第一结构化数据、第一非结构化数据;其中,第一结构化数据中存在的实时缺失数据采用预定第一字符进行填补;基于第一结构化数据,采用预先训练好的去噪自编码器,得到第二结构化数据;将第二结构化数据与第一非结构化数据输入下游预测模型,得到预测结果。本发明解决了由于就诊项目数据利用不充分,导致数据通用性不强,适用场景受限的技术问题。
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公开(公告)号:CN117079825A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202310647910.8
申请日:2023-06-02
申请人: 中国医学科学院阜外医院
IPC分类号: G16H50/50 , G16H50/70 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/2415
摘要: 一种疾病发生概率预测方法及疾病发生概率确定系统,涉及人工智能技术领域。在该方法中,获取患者的实时医疗数据;对患者的实时医疗数据进行预处理得到待分析医疗数据;将待分析医疗数据输入待预测疾病对应的预设疾病发生概率预测模型;预设疾病发生概率预测模型包括若干个模态编码器、若干个门控单元以及若干个分类器;调用与待分析医疗数据内包含的模态特征匹配的编码器、模态缺失情况对应的门控单元和分类器,进行预测得到待预测疾病的疾病发生概率值。实施本申请提供的技术方案,能够当患者临床检测的医疗数据不全面时,准确地预测得到患者潜在疾病的发生概率。
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