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公开(公告)号：CN117637133A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311682044.2
申请日：2023-12-08
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明属于医疗信息化技术领域，一种医联体业务协同智慧服务平台，其特征在于，包括九个模块，S101:基础支撑平台用于医联体各机构间的不同用户在同一个门户平台上进行协同工作的基础支撑，S102：服务项目管理用于医联体各机构间提供的协同服务项目管理，S103：服务项目管理用于医联体各机构间提供的协同服务团队管理，S104：双向转诊管理用于实现跨机构的门诊转诊、住院转诊协同与过程监管，同时支持患者病历对接共享。本发明通过模块的设计，实现了医联体的跨机构协同业务，患者在进行转诊、医技预约、远程诊疗时，就诊信息和记录能够相互调阅，检验结果跨医院能够认可，实现患者的医疗成本降低。
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公开(公告)号：CN116013549A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310082279.1
申请日：2023-01-31
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明提供一种临床医患智能交互系统及方法，所述系统包括医患终端和控制平台；医患终端包括患者终端、医生终端和护士终端，患者终端为第一信息组，医生终端、护士终端为第二信息组；患者终端包括待办事项生成模块；待办事项生成模块对输入的信息进行关键词提取，根据关键词在预置的事件条目中匹配待办事项条目，生成待办事项条目列表供使用者选择；患者终端将使用者选定的待办事项发送至控制平台；控制平台包括信息分级模块和信息分发模块。本发明提供的系统及方法可以将患者的诉求进行信息提取整合，并简化为待办事项分发给相应的医生或护士，有助于降低临床护理过程中信息传递的失误和遗漏几率。
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公开(公告)号：CN113591919B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110731127.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/194 , G16H30/20 , G16H50/30 , G16H50/70
Abstract: 本发明涉及预后智能算法技术领域，具体涉及一种基于人工智能(AI)对早期肝细胞癌术后复发预后的分析方法及系统；通过完整的数字化苏木精‑伊红染色(HE)染色组织病理切片来预测早期肝细胞癌术后复发风险及预后，具体步骤为：获取待分析标本的全视野数字切片(WS I)图像；对所述WS I图像进行提取前景感兴趣区域(ROI)；本发明通过深度学习识别数字化病理图像不同区域。直接根据HE染色切片对早期肝细胞癌术后复发风险及预后进行有效分析，在识别出多种不同细胞区域的同时，其准确度也非常高，对于患者复发具有极大的指导意义。
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公开(公告)号：CN111951221B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202010670136.9
申请日：2020-07-13
Applicant: 清影医疗科技(深圳)有限公司 , 复旦大学附属中山医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的肾小球细胞图像识别方法，基于人工智能与深度学习技术，获取待检测的病理图像；对病理图像进行预处理得到多个切片图像；将各个切片图像输入到预设神经网络模型中进行识别分割得到肾小球区域图；对肾小球区域图进行细胞计数；可快速精确地分割出病理图像中肾内部的肾小球的子图像，以及使用传统方法和深度学习融合模型对肾小球内部的细胞计数，解决了人工识别病理图像中肾小球工作量大效率低、高误诊率的问题；优化了病理图像中肾小球子图像分割和肾小球细胞计数算法，使用更多数据训练算法，提高了分割和计数的准确率，本发明涉及生物医学图像处理领域。
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公开(公告)号：CN111951221A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010670136.9
申请日：2020-07-13
Applicant: 清影医疗科技(深圳)有限公司 , 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的肾小球细胞图像识别方法，基于人工智能与深度学习技术，获取待检测的病理图像；对病理图像进行预处理得到多个切片图像；将各个切片图像输入到预设神经网络模型中进行识别分割得到肾小球区域图；对肾小球区域图进行细胞计数；可快速精确地分割出病理图像中肾内部的肾小球的子图像，以及使用传统方法和深度学习融合模型对肾小球内部的细胞计数，解决了人工识别病理图像中肾小球工作量大效率低、高误诊率的问题；优化了病理图像中肾小球子图像分割和肾小球细胞计数算法，使用更多数据训练算法，提高了分割和计数的准确率，本发明涉及生物医学图像处理领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116992002A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311021783.7
申请日：2023-08-14
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G06F16/332 , G16H20/00 , G06N5/022 , G06F16/335 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06N3/0442 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供了一种智能护理方案应答方法及系统，所述方法包括S2，获取问句，在步骤S1构建的通用护理知识库中查询问句的候选查询图全集；S3，对问句预处理；S4，采用基于窗口的深层神经网络模型识别对标准化问句进行护理信息命名实体识别，优化损失函数的计算公式；S5，将识别得到的实体集与通用护理知识库进行实体链接扩充；S6，选取最佳查询图转化为答案语句；S7，对答案语句与患者病理信息知识库进行匹配和推理，得到答案语句下的护理措施，输出护理措施。本发明所述方法在候选查询图生成阶段采用分阶段形式进行查询，利用患者病理数据信息对候选查询图进行筛选，以获得更贴合患者病情和实际需求的护理方案，提高护理方案应答的准确性。
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公开(公告)号：CN116597981A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310524835.6
申请日：2023-05-10
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G16H50/70 , G16H20/00 , G16H10/60 , G16H70/00 , G16H20/10 , G06F16/9035 , G06N5/01 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种结合数字孪生技术进行慢阻肺疾病防治管理的方法，包括以下步骤：步骤一、基于慢阻肺专病数据库，利用诊断决策树构建专家决策模型，将专家知识经验和历史诊断样本加入到决策模型中，强化决策的准确度以及性能；步骤二、通过医院信息系统HIS、个人信息系统、预问诊、健康监测设备收集患者信息，建立数字孪生患者；步骤三、基于患者历史数据结合体征数据，在患者进行了最新预问诊之后，通过专家决策模型，评估患者的患病风险，并给出检验检查建议、治疗方案以及防治策略。从而实现结合数字孪生技术的慢阻肺疾病防治管理。
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公开(公告)号：CN116863770A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310606753.6
申请日：2023-05-26
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G09B9/00
Abstract: 本申请公开了一种基于虚拟仿真的颈动脉造影与腔内治疗训练系统及方法，包括计算单元、视景模块、音频模块、交互模块、本地资源；计算单元存储本地资源和提供仿真算力，交互模块包括VR头显和VR手柄，视景模块、音频模块集成设于VR头显；计算单元实时获取头显的位置信息和空间姿态，将相应的视景、音效发送至VR头显展示虚拟场景，手柄将受训人员操纵反映至虚拟场景中；虚拟场景设有依据颈动脉造影与腔内治疗标准操作步骤进行的任务，通过线性任务设置，受训人员在训练中按照手术步骤进行操作依次完成各项任务，即可实现颈动脉造影与腔内治疗训练。
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公开(公告)号：CN116612867A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310524839.4
申请日：2023-05-10
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G16H40/20 , G16H50/20 , G16H10/60 , G16H15/00 , G06F3/01 , G06T17/00 , G06T13/20 , G06T13/40 , G06F40/35 , G06F40/56 , G06F16/28 , G06N5/02 , G06N7/01 , G06F16/36
Abstract: 本申请公开了一种基于虚拟现实的智慧导诊系统，其特征在于，包括虚拟穿戴设备、患者数据采集模块、智能导诊模块和虚拟数字医生，患者通过佩戴虚拟穿戴设备，向虚拟数字医生讲述症状，虚拟数字医生根据智能导诊模块推荐出最可能的就诊科室和专家，然后根据智能推荐的结果进一步为患者提供分诊挂号服务，挂号后患者继续向虚拟数字医生讲述症状，虚拟数字医生智能预诊，收集症状主诉信息。本申请用于有就医需求，不了解自身状况，不知道挂什么科室的患者，在就医挂号前，对其进行问诊咨询和信息收集，帮助患者推荐科室和医生；此外，在患者挂完号面诊前，还可以帮助医生进一步收集患者信息，生成预诊报告，辅助医生在门诊时进行诊断。
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公开(公告)号：CN113591919A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110731127.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G06K9/62 , G06K9/32 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/194 , G16H30/20 , G16H50/30 , G16H50/70
Abstract: 本发明涉及预后智能算法技术领域，具体涉及一种基于人工智能(AI)对早期肝细胞癌术后复发预后的分析方法及系统；通过完整的数字化苏木精‑伊红染色(HE)染色组织病理切片来预测早期肝细胞癌术后复发风险及预后，具体步骤为：获取待分析标本的全视野数字切片(WS I)图像；对所述WS I图像进行提取前景感兴趣区域(ROI)；本发明通过深度学习识别数字化病理图像不同区域。直接根据HE染色切片对早期肝细胞癌术后复发风险及预后进行有效分析，在识别出多种不同细胞区域的同时，其准确度也非常高，对于患者复发具有极大的指导意义。
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