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公开(公告)号：CN115631852B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202211363166.0
申请日：2022-11-02
Applicant: 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G16H50/20 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种证型推荐方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取原始文本信息，其中，原始文本信息包括：问诊文本信息和病历文本信息；依据预训练模型，对原始文本信息进行向量化处理，得到目标向量数据，其中，目标向量数据包括：问诊向量数据和病历向量数据；采用第一神经网络对病历向量数据进行特征提取，得到第一特征数据，以及采用第二神经网络对问诊向量数据进行特征提取，得到第二特征数据；依据第一特征数据和第二特征数据，确定目标证型。本申请解决了由于目前的中医辨证系统大多未采用自然语言处理技术，造成辨证系统的证型推荐准确率差的技术问题。
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公开(公告)号：CN119049643A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411034223.X
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本发明公开了一种处方数据处理方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取目标对象的临床诊断数据；在预设药物数据库中查询与临床诊断数据具有治疗关系的至少一个预设药物，其中，预设药物数据库通过记录至少一个预设药物的药物数据，三元组至少包括：与预设药物具有治疗关系的临床诊断数据，和与预设药物具有计量用法关系的预设剂量用法数据；在至少一个预设药物中选择至少一个目标药物，并在预设药物数据库中查询与目标药物具有剂量用法关系的目标剂量用法数据；依据至少一个目标药物和目标剂量用法数据，生成目标对象的处方数据。本发明解决了现有技术无法确保处方安全性的技术问题。
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公开(公告)号：CN115495595A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211430552.7
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06F16/36 , G06F40/242 , G06F40/247 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种知识图谱构建方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：确定目标文本数据中的目标实体及目标实体对应的实体类型；依据预设词典和实体类型，校正目标实体的实体名称，其中，同一目标实体校正前的实体名称与校正后的实体名称互为同义词，校正后的实体名称与目标实体一一对应；确定目标实体间的目标关联关系，得到目标三元组，其中，目标三元组用于表征两个目标实体间的目标关联关系；依据目标三元组，构建目标知识图谱。本申请解决了由于目前在构建知识图谱时，构建方式不够智能化，中医知识和西医知识未完全整合，且名词不统一，造成在利用知识图谱查询时，存在查询准确率低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119153071A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411224213.2
申请日：2024-09-03
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本申请公开了一种证候的确定方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取与患者匹配的病患数据，其中，病患数据包括病患主要症状和病患次要症状；在病患主要症状与数据库中存储的参考证候的参考主要症状相同时，使用第一方式从数据库中确定与病患数据对应的目标证候，其中，第一方式仅对病患数据的病患次要症状和参考证候的参考次要症状进行处理；在病患主要症状与参考主要症状不同时，使用第二方式从数据库中确定与病患数据对应的目标证候，其中，第二方式对病患数据和参考证候中的所有症状进行处理。本申请解决了相关技术中依据中医诊断学知识，由患者当前症状推荐患者最可能的证候，存在推荐结果不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN115631851A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211362544.3
申请日：2022-11-02
Applicant: 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G16H50/20 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/2415 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种处方推荐方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取原始文本信息，其中，原始文本信息包括：问诊文本信息、疾病信息及证候信息；依据预训练模型，对原始文本信息进行向量化处理，得到目标向量数据，其中，目标向量数据包括：问诊向量数据、疾病词向量、证候词向量；依据目标神经网络，对问诊向量数据进行特征提取，得到问诊特征数据，其中，问诊向量数据为对问诊文本信息进行向量化处理后得到的目标向量数据；依据疾病词向量、证候词向量以及问诊特征数据，确定目标处方。本申请解决了由于目前的中医论治系统大多未采用自然语言处理技术，造成论治系统的处方推荐准确率差的技术问题。
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公开(公告)号：CN119049647A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411087081.3
申请日：2024-08-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G16H20/13 , G16H20/90 , G06F18/22 , G06F18/241
Abstract: 本申请公开了一种处方匹配方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：确定待匹配处方的处方信息，其中，处方信息包括：待匹配处方的功效信息、组成待匹配处方的各个目标药物的药物信息；依据功效信息，确定候选处方的第一相似度，其中，第一相似度用于表征候选处方的功效信息与待匹配处方的功效信息的相似程度；依据药物信息，确定各个候选处方的第二相似度，其中，第二相似度用于表征候选处方的药物信息与待匹配处方的药物信息的相似程度；依据第一相似度和第二相似度，在候选处方中确定目标处方。本申请解决了由于相关技术中仅依据处方或药物名称进行匹配分析，造成相似处方匹配准确度差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118969249A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411044411.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本申请公开了一种处方推荐方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：通过目标处方生成模型对病历信息进行编解码处理，得到与病历信息对应的第一处方；在第一处方中存在第一药物和第二药物的情况下，在第一处方中删除第一药物，得到第二处方，以及在第一处方中删除第二药物，得到第三处方；通过目标处方评价模型和病历信息，确定第二处方对应的第一评分和第三处方对应的第二评分；依据第一评分和第二评分，确定目标处方。本申请解决了由于相关技术中的处方推荐系统未引入医生的反馈结果，以及缺少对中医理论的引入，造成的处方推荐准确度差的技术问题。
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公开(公告)号：CN115631852A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211363166.0
申请日：2022-11-02
Applicant: 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G16H50/20 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种证型推荐方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取原始文本信息，其中，原始文本信息包括：问诊文本信息和病历文本信息；依据预训练模型，对原始文本信息进行向量化处理，得到目标向量数据，其中，目标向量数据包括：问诊向量数据和病历向量数据；采用第一神经网络对病历向量数据进行特征提取，得到第一特征数据，以及采用第二神经网络对问诊向量数据进行特征提取，得到第二特征数据；依据第一特征数据和第二特征数据，确定目标证型。本申请解决了由于目前的中医辨证系统大多未采用自然语言处理技术，造成辨证系统的证型推荐准确率差的技术问题。
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