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公开(公告)号：CN118964577A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411148475.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 中科软科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及数字医疗技术领域，具体公开了一种院前急救电话智能应答方法和装置。包括利用标注数据对大语言模型ChatGLM‑6B进行训练，接收通话请求，利用Bi‑LSTM和解码器对用户语音进行语义分析，判断通话分类并进行处理，当通话分类为医学询问时，基于语义分析得到的问题类型和关键信息，在医疗知识图谱中检索相关知识，并构建候选答案集合，分析用户语音，确定问题语境，基于候选答案集合和问题语境，利用训练后大语言模型生成对话语音，基于对话过程中记录的用户信息，通过训练后大语言模型和知识库信息进行逻辑推理和概率计算，得到智能诊断结果后进行回复或转接人工。提高120急救电话接通率和处理效率，提升群众满意度。
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公开(公告)号：CN118888126B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411365724.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 中科软科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医疗技术领域，具体公开了一种面向急危重症的诊疗决策生成方法及系统，其中方法包括：S1，根据知识实体、关系和属性构建急危重症的知识网络；S2，从历史病案中提取关键医疗特征，根据关键医疗特征构建每个病案的病案特征集；S3，计算不同病案特征集之间的相似度，根据相似度将相似的病案汇总，生成相似病案集；S4，通过ERNIE‑Health模型对医疗特征进行编码并进行语义对齐，得到具有语义表征的编码病案特征；S5，将编码病案特征索引到引擎Elasticsearch中，以便在Elasticsearch中通过相似性检索获取相似的历史病案。
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公开(公告)号：CN118761596B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411216229.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 中科软科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医疗技术领域，具体公开了一种智能分诊方法及系统，其中方法包括：S1，获取患者的病情信息，识别病情信息中的关键信息；S2，根据患者的历史数据、医学知识和关键信息，构建动态的病情模型；S3，根据大模型和知识库对关键信息进行推理，生成患者的多个病情假设以及每个病情假设的可信度；大模型用于识别和预测病情发展的可能性；知识库用于提供相关的医学规则和事实；S4，根据病情模型和病情假设，利用大模型分析患者的紧急程度和分诊需求，生成一个或多个分诊方案；S5，根据分诊方案整理得到患者的分诊报告；分诊报告至少包括以下信息中的多项：患者的基本信息、病情描述、分诊建议、紧急程度、治疗建议、需要的医疗资源和注意事项。
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公开(公告)号：CN118969312A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411341163.6
申请日：2024-09-25
Applicant: 中科软科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及数字医疗技术领域，具体公开了一种基于多模态数据的急危重症识别方法和系统，其中，该方法包括：收集病人的多模态历史病历数据，对所述多模态历史病历数据进行清洗和标准化处理；所述多模态历史病历数据包括文本、图像、声音和生理信号中的多个数据类型；提取所述多模态历史病历数据中的病灶特征、关键诊断信息构成特征集，利用机器学习模型对所述特征集进行融合，生成判断模型；使用所述多模态历史病历数据训练所述判断模型，优化模型参数，并评估所述判断模型的性能；将患者的实时病情数据输入所述判断模型，以识别出潜在的急危重症病例并生成预警信号，将识别结果通知医疗人员，以及通过对预设知识库的检索提供参考知识，辅助医生进行决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118888126A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411365724.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 中科软科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医疗技术领域，具体公开了一种面向急危重症的诊疗决策生成方法及系统，其中方法包括：S1，根据知识实体、关系和属性构建急危重症的知识网络；S2，从历史病案中提取关键医疗特征，根据关键医疗特征构建每个病案的病案特征集；S3，计算不同病案特征集之间的相似度，根据相似度将相似的病案汇总，生成相似病案集；S4，通过ERNIE‑Health模型对医疗特征进行编码并进行语义对齐，得到具有语义表征的编码病案特征；S5，将编码病案特征索引到引擎Elasticsearch中，以便在Elasticsearch中通过相似性检索获取相似的历史病案。
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公开(公告)号：CN118761464A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411216407.8
申请日：2024-09-02
Applicant: 中科软科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及数字医疗技术领域，具体公开了一种面向急危重症的多模态知识图谱构建方法，包括：步骤S1，获取医疗数据，并从医疗数据中提取医疗实体和医疗实体之间的关系，根据医疗实体和医疗实体之间的关系构建第一图谱；步骤S2，基于第一图谱，将医疗实体和医疗实体之间的关系与对应的图像数据和文字数据关联，构建第二图谱；步骤S3，将第二图谱中的医疗实体和关系转化为低维向量，得到面向急危重症的多模态知识图谱。
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公开(公告)号：CN118761464B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411216407.8
申请日：2024-09-02
Applicant: 中科软科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及数字医疗技术领域，具体公开了一种面向急危重症的多模态知识图谱构建方法，包括：步骤S1，获取医疗数据，并从医疗数据中提取医疗实体和医疗实体之间的关系，根据医疗实体和医疗实体之间的关系构建第一图谱；步骤S2，基于第一图谱，将医疗实体和医疗实体之间的关系与对应的图像数据和文字数据关联，构建第二图谱；步骤S3，将第二图谱中的医疗实体和关系转化为低维向量，得到面向急危重症的多模态知识图谱。
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公开(公告)号：CN118919087A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411341164.0
申请日：2024-09-25
Applicant: 中科软科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及诊疗推理技术领域，具体公开了一种面向诊疗推理的图嵌入方法和系统，其中，该方法包括：收集医疗领域的知识图谱数据，包括实体以及实体之间的关系，通过解耦将实体表示为多个独立的向量，并通过关系感知信息聚合机制更新实体嵌入构建关系重要程度矩阵，确定原始三元组中的关系与子图关系的重要性程度，对收集到的数据进行预处理，去除噪音数据并进行标准化处理，以确保数据的一致性和完整性，并构造与拓扑结构相对应的实体关系重要性矩阵；通过评分函数衡量确定三元组的头实体和实体关系的嵌入，将尾实体与所述头实体和实体关系的嵌入组成三元组，利用所述三元组进行知识图谱的预测，得到潜在的相似疾病和治疗建议。
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公开(公告)号：CN118761596A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411216229.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 中科软科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医疗技术领域，具体公开了一种智能分诊方法及系统，其中方法包括：S1，获取患者的病情信息，识别病情信息中的关键信息；S2，根据患者的历史数据、医学知识和关键信息，构建动态的病情模型；S3，根据大模型和知识库对关键信息进行推理，生成患者的多个病情假设以及每个病情假设的可信度；大模型用于识别和预测病情发展的可能性；知识库用于提供相关的医学规则和事实；S4，根据病情模型和病情假设，利用大模型分析患者的紧急程度和分诊需求，生成一个或多个分诊方案；S5，根据分诊方案整理得到患者的分诊报告；分诊报告至少包括以下信息中的多项：患者的基本信息、病情描述、分诊建议、紧急程度、治疗建议、需要的医疗资源和注意事项。
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