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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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公开(公告)号：CN115270718A
公开(公告)日：2022-11-01
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 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
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：CN117116476B
公开(公告)日：2023-12-19
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：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：CN116386877B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310636010.3
申请日：2023-06-01
申请人： 中国医学科学院阜外医院
IPC分类号： G16H50/30 , G16H50/20 , G06F18/214 , G06F18/213
摘要： 本申请提供一种肺动脉高压发生概率的确认方法、辅助决策系统。方法包括：获取目标患者的实时特征；对实时特征进行预处理，获得预处理后的实时特征；根据预处理后的实时特征，从多个应用模型中选择第一应用模型；将预处理后的实时特征输入第一应用模型中，对目标患者进行肺动脉高压发生概率预测，目标患者的实时特征与第一组训练集相匹配；获取第一应用模型对目标患者进行预测的第一肺动脉高压发生概率值。本申请通过采用上述方法，解决相关技术中，由于患者的特征信息存在多样性，部分患者的特征信息较少，在面对这部分患者时，进行PH肺动脉高压发生概率预测时无法得到想要的结果的问题。
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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：CN117079825B
公开(公告)日：2024-01-19
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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公开(公告)号：CN116386877A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310636010.3
申请日：2023-06-01
申请人： 中国医学科学院阜外医院
IPC分类号： G16H50/30 , G16H50/20 , G06F18/214 , G06F18/213
摘要： 本申请提供一种肺动脉高压发生概率的确认方法、辅助决策系统。方法包括：获取目标患者的实时特征；对实时特征进行预处理，获得预处理后的实时特征；根据预处理后的实时特征，从多个应用模型中选择第一应用模型；将预处理后的实时特征输入第一应用模型中，对目标患者进行肺动脉高压发生概率预测，目标患者的实时特征与第一组训练集相匹配；获取第一应用模型对目标患者进行预测的第一肺动脉高压发生概率值。本申请通过采用上述方法，解决相关技术中，由于患者的特征信息存在多样性，部分患者的特征信息较少，在面对这部分患者时，进行PH肺动脉高压发生概率预测时无法得到想要的结果的问题。
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