患者用药行为干预方法及装置、服务器、存储介质

    公开(公告)号:CN112037932B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202010940492.8

    申请日:2020-09-09

    IPC分类号: G16H70/40 G06N3/0442 G06N3/08

    摘要: 本申请公开了一种患者用药行为干预方法及装置、服务器、存储介质,其适用于医疗科技,该方法包括:获取目标患者在预设时长内的行为数据,行为数据包括非用药行为数据,预设时长中包括n个时间段,n为自然数;通过长短时记忆网络LSTM对行为数据进行学习,以获得第n+1时间段的用药行为概率序列;根据用药行为概率序列确定目标患者在第n+1时间段的用药行为类型;根据用药行为类型和非用药行为数据确定目标干预策略,并基于目标干预策略向目标患者发送用药提醒信息。采用本申请,可以提高患者用药依从性。

    一种意图分类方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117009512A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310475682.0

    申请日:2023-04-24

    摘要: 本发明涉及数字医疗技术领域,提供一种意图分类方法、装置、设备及存储介质。该意图分类方法,包括:获取问诊文本集合,问诊文本集合包括多组医生与患者对话的语句文本;按照陈述对象和语句类型将问诊文本集合中的语句文本分为多个意图测试集;针对每个意图测试集:根据语句文本之间的意图相似度,对意图测试集中的语句文本进行聚类,将意图测试集内的多个语句文本分类为多个意图子集。本发明意图分类方法,能够高效准确地对问诊文本集合中语句文本进行意图分类,以在数据标注时通过对意图子集的标注来实现对问诊文本集合中同一意图和句型的语句文本的统一标注,从而大大提高了数据标注的效率和准确度。

    动态防疫知识的推送方法及系统

    公开(公告)号:CN112148937B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202011084986.7

    申请日:2020-10-12

    摘要: 本发明涉及一种动态防疫知识的推送方法及系统,该方法包括:从自查上报数据中提取目标人群中每个用户的特征信息;获取最新版防疫指南与上一版本的防疫指南,筛选出更新过的和未向目标人群推送过的防疫知识点,将筛选出的防疫知识点作为待推送知识点;将自查上报数据包含的特征信息的格式调整为与待推送知识点一致的格式,生成调整后的特征信息集;基于自查上报数据和待推送知识点构建并训练推送模型,将调整后的特征信息集输入至训练好的推送模型中,输出对特征信息集干预效果最大的防疫知识点推送给预设用户端。本发明能够实时监控自查上报数据的变动,根据实时的自查上报数据自动匹配适合的防疫知识点推送给目标用户群。

    健康信息的监测预警方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116386874A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310422930.5

    申请日:2023-04-18

    IPC分类号: G16H50/30 G16H50/20 G16H10/60

    摘要: 本申请公开一种健康信息的监测预警方法、装置、计算机设备及存储介质,涉及数字医疗领域,包括:获取预配置设备采集的患者的行为数据;解析所述行为数据,将解析后的所述行为数据与预配置的临床特征模型进行匹配,确定所述行为数据对应的表现特征;将所述表现特征与所述行为数据进行结合,确定患者的临床状态;获取与所述患者相匹配的预设健康状态,将所述临床状态与预设健康状态进行对比;若所述临床状态不满足所述预设健康状态的要求,向预设渠道发送健康预警通知。通过配置多样化的设备采集患者的行为数据后进行患者临床状态分析,精细化地对患者的健康状态进行分析、监控及预警,提高对患者健康状态监测的全面性以及准确性。

    患病风险估计网络的优化方法、装置、介质及设备

    公开(公告)号:CN114743665A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210278345.8

    申请日:2022-03-21

    摘要: 本申请公开了一种患病风险估计网络的优化方法及系统、存储介质和计算机设备,方法包括:获取患者样本库;在患者样本库中随机选取至少三个患者样本;将至少三个患者样本的样本信息两两输入预设的神经网络中,利用神经网络计算每两个患者样本之间的第一距离,其中,神经网络用于估计患者患病风险;根据第一距离计算神经网络的损失值;将损失值写入损失值列表,并判断损失值列表是否满足预设收敛条件;若不满足,则根据损失值调整神经网络的参数,并返回在患者样本库中随机选取至少三个患者样本的步骤,直至损失值列表满足预设收敛条件。本申请的方法提高了用于患病风险估计的神经网络的精准度。

    阿尔兹海默症评估方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114628034A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202210259559.0

    申请日:2022-03-16

    摘要: 本发明提出一种阿尔兹海默症评估方法、系统、设备及存储介质,该方法包括:获取目标对象的多模态病情描述数据;基于多模态注意力机制,获取多模态病情描述数据中任意两个方面的病情观测数据之间的融合特征,并将所有融合特征进行拼接,得到多模态特征;将多模态特征输入到神经网络评估模型中,评估出目标对象是否处于阿尔兹海默症早期发病高风险阶段。本发明实施例通过提取目标对象不同方面的病情观测数据,通过多模态注意力机制来获取不同方面的病情观测数据之间的内部联系,提高该评估方法的准确度,并通过判别是否处于阿尔兹海默症早期发病高风险阶段,能提前对阿尔兹海默症高概率发病进行预警,无需人工筛查,降低人工成本,提高筛查效率。

    基于因果推断的分群模型构建方法和医疗数据处理方法

    公开(公告)号:CN113782192A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202111156355.6

    申请日:2021-09-30

    摘要: 本发明涉及人工智能及数字医疗技术领域,提供一种基于因果推断的分群模型构建方法,包括将多个样本患者的多个样本数据输入待训练模型中,通过待训练模型输出每个样本患者对于其对应的样本患者分群结果数据的倾向性分值以及每个样本患者对应的多个样本预期累计奖励值;从多个样本预期累计奖励值中,确定每个样本患者的目标样本预期累计奖励值;基于预设的损失函数、每个样本患者的倾向性分值以及对应的目标样本预期累计奖励值,调整待训练模型中的模型参数,以得到分群模型。本发明通过待训练模型结合因果推断分析对多个样本数据进行训练,消除对于患者分群结果数据的选择偏差,使得模型拟合得更加合理,训练后的模型应用准确率更高。

    一种检测心电信号的方法、装置、终端及存储介质

    公开(公告)号:CN112690802A

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN202011560066.8

    申请日:2020-12-25

    IPC分类号: A61B5/349

    摘要: 本申请适用于计算机技术领域,提供了一种检测心电信号的方法、装置、终端及存储介质,包括:获取待检测的心电信号;将该心电信号输入到已训练的心电信号检测模型中进行处理,得到该心电信号中异常心电信号的位置以及该异常心电信号对应的异常类型。上述方式,基于该心电信号检测模型中的异常心电信号筛选模块可以从心电信号中筛选出异常心电信号,并确定该异常心电信号的位置,该心电信号检测模型中的分类模块可以对异常心电信号进行分析,得到该异常心电信号对应的异常类型。基于该方法,不仅可以准确地对待检测的心电信号中的异常心电信号进行定位,同时还可以准确地识别出该异常心电信号的异常类型,提升了解读心电信号的速率以及准确率。

    动态防疫知识的推送方法及系统
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112148937A

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN202011084986.7

    申请日:2020-10-12

    摘要: 本发明涉及一种动态防疫知识的推送方法及系统,该方法包括:从自查上报数据中提取目标人群中每个用户的特征信息;获取最新版防疫指南与上一版本的防疫指南,筛选出更新过的和未向目标人群推送过的防疫知识点,将筛选出的防疫知识点作为待推送知识点;将自查上报数据包含的特征信息的格式调整为与待推送知识点一致的格式,生成调整后的特征信息集;基于自查上报数据和待推送知识点构建并训练推送模型,将调整后的特征信息集输入至训练好的推送模型中,输出对特征信息集干预效果最大的防疫知识点推送给预设用户端。本发明能够实时监控自查上报数据的变动,根据实时的自查上报数据自动匹配适合的防疫知识点推送给目标用户群。

    用户分群方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112115322A

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN202011021840.8

    申请日:2020-09-25

    摘要: 本发明涉及人工智能技术,揭露了一种用户分群方法,包括:从数据库中获取用户的回访数据,并将所述回访数据进行整理,得到样本数据;对预构建的分群预测模型进行训练,得到所述样本数据的输出结果;基于所述输出结果对预构建的用户分群模型的损失函数进行调整,得到优化损失函数;根据所述优化损失函数,对所述用户分群模型进行训练,得到优化用户分群模型;利用所述优化用户分群模型对待分群用户数据进行分群,得到分群结果,并将所述分群结果通过显示屏幕输出。本发明还涉及区块链技术,回访数据可存储于区块链中。本发明还揭露一种用户分群装置、电子设备及计算机可读存储介质。本发明可以提高用户分群的效率和可扩展性。