公开(公告)号：CN117829125A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202310926768.0

申请日：2023-07-26

申请人： 四川大学华西医院

发明人： 孙鑫 ,  秦璇 ,  李玲 ,  卢永美 ,  姚明宏 ,  梅凡 ,  罗小超 ,  刘佳利 ,  王雨宁 ,  马玉 ,  刘艳梅 ,  向浒侬 ,  邓可 ,  邹康

IPC分类号： G06F40/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G16H70/20

摘要： 本发明属于自然语言处理模型技术领域，具体涉及一种基于类平衡对比学习模型的RCT识别方法和系统。本发明的类平衡对比学习模型的训练包括如下步骤：将训练集样本按数量N进入batch，所述N为大于2的正整数；分别进行balancedcontrastloss计算和JMSE常规计算；计算batch loss，循环训练得到基于类平衡对比学习模型的模型参数。本发明进一步构建了RCT的识别方法和系统，能够对具有不平衡训练样本数据的RCT进行准确的识别，解决现有同类算法的样本不平衡，泛化能力有限，召回率不足的问题，具有很好的应用前景。

公开(公告)号：CN116206754A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310249998.8

申请日：2023-03-15

申请人： 四川大学华西医院

发明人： 谭婧 ,  孙鑫 ,  熊益权 ,  刘春容 ,  李好 ,  黄诗尧 ,  刘兴会 ,  卢永美 ,  王雯 ,  任燕 ,  赵芃 ,  贾玉龙

IPC分类号： G16H50/20 ,  G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

摘要： 本发明属于医疗数据结构化技术领域，具体涉及一种出生缺陷诊断标准化方法和系统。本发明的方法包括如下步骤：步骤1，输入原始诊断文本，进行诊断分词，获得有单个诊断构成的诊断集合；步骤2，将所述诊断集合输入深度对比学习语义匹配算法(Con‑BERT模型)，得到诊断标准化识别结果；其中，在所述Con‑BERT模型的训练过程中，通过数据增强层和编码层获得诊断的正负例对表达。本发明还进一步提供实现上述方法的系统。本发明具有泛化能力强、准确、高效和无需大量人工标注数据的优点，应用前景良好。

公开(公告)号：CN118609642A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410756473.8

申请日：2024-06-12

申请人： 四川大学华西医院

发明人： 王雯 ,  孙鑫 ,  卢永美 ,  刘青松 ,  王子晨 ,  段磊 ,  张译丹

IPC分类号： G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G16B25/10 ,  G16B20/00 ,  G16C20/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种药物治疗疾病的关键通路预测模型的构建方法及其预测方法，涉及医药及人工智能技术领域。本发明使用关系图卷积网络学习药物、基因、通路和疾病之间的复杂性生物学关系，并捕捉生物实体之间的相互关系，利用掩码学习，可以根据输入的药物和疾病，计算每条“药物‑药物基因‑KEGG通路‑疾病基因‑疾病”路径的重要性，从而识别出药物治疗疾病的最重要的通路。本发明更为客观地量化了通路的重要性，且使得通路之间具有可比较性。