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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117100521A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311242339.8
申请日：2023-09-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及心内护理医用床技术领域，尤其涉及一种心内护理用防患者坠床用紧急保护装置。本发明提供一种可在患者拿取物品时对患者进行限位固定，提高防护效果的心内护理用防患者坠床用紧急保护装置。一种心内护理用防患者坠床用紧急保护装置，包括有医用床、固定块、支撑杆、横杆和第二连接板等，所述医用床中部前后两侧均均匀连接有所述固定块，同侧所述固定块上均转动式连接有所述支撑杆，同侧所述支撑杆上均转动式连接有所述横杆，所述医用床右侧连接有所述第二连接板。本发明通过紧缚带对患者下半身进行固定限位，对患者起到进一步防护作用，从而可以避免患者转身拿取物品时出现晕厥而导致患者坠床。
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公开(公告)号：CN119314692B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411845095.7
申请日：2024-12-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G16H50/70 , A61B7/04 , A61B5/00 , G16H50/30 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种基于康复需求的心脏康复管理系统及方法，涉及智能管理领域，其通过采用基于AI的数据分析和编码技术来对位移数据的时间队列进行时序分析和关联编码，同时对心音数据进行变分模态分解和语义特征提取，以此来基于各个心音数据的语义特征和位置多维数据关联特征之间的查询优化响应表示来自动地生成所述识别结果。这样，通过结合位移数据和心音数据，并捕捉两者之间的时序动态关联，能够提供更全面的患者状态信息，减少了单一数据源的局限性。并且，系统能够根据不同患者的具体情况动态调整阈值，减少静态阈值产生的误报和漏报，从而提高检测的准确性和个性化程度。
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公开(公告)号：CN118553446A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411020222.X
申请日：2024-07-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G16H80/00 , G16H50/30 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/0455
Abstract: 本申请公开了一种用于心力衰竭出院患者的移动健康管理系统及方法，涉及医疗保健信息处理技术领域，其采用基于深度学习的自然语言处理技术对患者输入的疾病查询请求进行内容完善和语义理解，提取出查询内容的语义特征表示，同时，从疾病答案库中提取备选回复答案，进而基于备选回复答案和查询内容之间的语义交互融合特征，评估备选回复答案和查询内容是否匹配，从而智能判断是否向用户返回该备选回复答案作为查询结果。这样，可以为心力衰竭出院患者提供及时的医疗咨询，弥补传统医疗模式的不足，提高疾病管理的效率和质量，降低再入院风险。
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公开(公告)号：CN119314692A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411845095.7
申请日：2024-12-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G16H50/70 , A61B7/04 , A61B5/00 , G16H50/30 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种基于康复需求的心脏康复管理系统及方法，涉及智能管理领域，其通过采用基于AI的数据分析和编码技术来对位移数据的时间队列进行时序分析和关联编码，同时对心音数据进行变分模态分解和语义特征提取，以此来基于各个心音数据的语义特征和位置多维数据关联特征之间的查询优化响应表示来自动地生成所述识别结果。这样，通过结合位移数据和心音数据，并捕捉两者之间的时序动态关联，能够提供更全面的患者状态信息，减少了单一数据源的局限性。并且，系统能够根据不同患者的具体情况动态调整阈值，减少静态阈值产生的误报和漏报，从而提高检测的准确性和个性化程度。
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公开(公告)号：CN118553446B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411020222.X
申请日：2024-07-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G16H80/00 , G16H50/30 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/0455
Abstract: 本申请公开了一种用于心力衰竭出院患者的移动健康管理系统及方法，涉及医疗保健信息处理技术领域，其采用基于深度学习的自然语言处理技术对患者输入的疾病查询请求进行内容完善和语义理解，提取出查询内容的语义特征表示，同时，从疾病答案库中提取备选回复答案，进而基于备选回复答案和查询内容之间的语义交互融合特征，评估备选回复答案和查询内容是否匹配，从而智能判断是否向用户返回该备选回复答案作为查询结果。这样，可以为心力衰竭出院患者提供及时的医疗咨询，弥补传统医疗模式的不足，提高疾病管理的效率和质量，降低再入院风险。
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