| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 1 | 一种医院抢救流程智能播报系统 | CN202410313250.4 | 2024-03-19 | CN118053559A | 2024-05-17 | 周晓筠; 张万生; 熊迁 |
| 本发明公开了一种医院抢救流程智能播报系统，包括有用于预存储各种抢救流程信息的流程预置模组，用于读取病人病历信息的病人信息读取模组，用于读取监护设备监测信息的设备监测模组，用于在监测信息超过预设生命体征阈值时输出预警信号的生命体征自动识别预警模组，用于识别语音中的命令关键词并转换为指令的语音识别模组，用于信息播报的信息输出模组，以及根据语音识别模组输出的指令控制信息输出模组播报抢救流程信息监测信息、病人病历信息的系统主控模组，扩大了抢救流程的记载信息以及便于快速更新抢救流程信息，同时根据实际使用场景灵活输出不同形式抢救流程信息，使医护人员更直观了解抢救流程。 | ||||||
| 2 | 一种药物不良反应智能识别预防系统 | CN202410215797.0 | 2024-02-27 | CN118053541A | 2024-05-17 | 廖容花; 王晨; 潘才冠; 张琳; 赵敏锐; 刘青莲; 张越 |
| 本发明涉及医疗信息技术领域，具体为一种药物不良反应智能识别预防系统，系统包括药品反应数据采集模块、文本信息处理模块、不良反应识别模块、风险评估模块、数据监控与报警模块、数据同步接口模块、历史病历分析模块、预测建模模块、决策支持系统模块；本发明通过采用ApacheKafka流处理技术，系统能够实时处理和分析医院信息系统中大量的药物使用和患者反应数据，极大地提升了对药物不良反应风险的快速识别和即时反馈能力，利用RESTfulAPI和数据映射技术进行数据同步，解决了数据同步的问题，确保了数据质量和可用性，还采用了如支持向量机和贝叶斯网络等高级算法，显著提高了药物不良反应的预测和识别精度。 | ||||||
| 3 | 一种基于深度学习的产前超声检测方法及装置 | CN202410172922.4 | 2024-02-05 | CN118052785A | 2024-05-17 | 李应鑫; 马程宏; 张露露 |
| 本申请提供了一种基于深度学习的产前超声检测方法及装置，所述方法包括：获取待测胎儿超声序列的超声视频帧；依据所述超声视频帧确定序列中待质控切面对应的标准切面以及所述标准切面对应的测量值；依据所述待测标准切面和所述测量值生成目标检测报告。本发明为医生实际办公使用的报告系统中加入AI智能化的改造，对超声科室来说，无高额的设备替换成本，对医生来说，无系统对接改造适应新系统的学习成本，仅需升级现有报告系统软件即可；并且可覆盖从早孕、中晚孕一二三级以及胎儿超声心脏检查全生命周期，切面总数达64个；还能实现报告快速生成，结合报告知识库、AI自动采集切面及自动测量结果，快速生成超声检查报告。 | ||||||
| 4 | 综合诊断系统和方法 | CN201980084634.0 | 2019-12-13 | CN113243033B | 2024-05-17 | P·克拉森; S·M·达拉尔; S·F·皮拉托; V·霍巴尔 |
| 5 | 一种采集医疗数据上传云平台的方法及装置 | CN202410149529.3 | 2024-02-01 | CN118039112A | 2024-05-14 | 刘勇智; 葛家泰; 胡恒文 |
| 本发明提供了一种采集医疗数据上传云平台的方法，包括：获取采集任务，并依据所述采集任务建立数据采集库；通过所述数据采集库获取医疗数据和采集源；依据所述采集源确定校验规则；并通过所述校验规则确定与所述医疗数据对应的目标源；通过所述目标源将所述医疗数据上传至云平台；其中，所述云平台包括分布式存储端。通过采集任务建立对应的数据采集库，可以对接医院的系统，同时，通过校验规则，对数据进行校验，提高数据的质量和利用率。 | ||||||
| 6 | 基于上位机的波形分析方法、装置、设备及存储介质 | CN202410057510.6 | 2024-01-12 | CN118039055A | 2024-05-14 | 蔡贵宇; 王双卫; 叶巧 |
| 本发明公开了一种基于上位机的波形分析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：在开启上位机与气流分析仪连接串口之后，上位机同步获取气流分析仪对呼吸机测得的所有气路参数信息；通过上位机对所有气路参数信息进行波形绘制，以在上位机的各展示页面分别显示与各气路参数信息对应的目标波形；通过展示页面中预设参数光标对所有目标波形进行参数测量，得到与各目标波形对应的呼吸机测量参数；根据所有呼吸机测量参数生成波形分析报告。本发明实现了在同一展示页面对不同波形的绘制，以及实现了通过不同预设参数光标同时测量所有目标波形的参数，进而实现了对波形分析报告的生成，实现了上位机中波形分析参数的可视化。 | ||||||
| 7 | 一种临床检验数据处理方法 | CN202410221903.6 | 2024-02-28 | CN118039048A | 2024-05-14 | 吴小慧; 陈请国; 毛忠瑶 |
| 本发明涉及医疗数据处理技术领域，本发明公开了一种临床检验数据处理方法；包括基于第一检验样本和第二检验样本构建对比匹配表，标记出异常数据，生成异常数据数量值，采集异常数据重要值，生成修正指数，将修正指数与预设的修正阈值比较，选择异常修正模式或重新制定模式，在异常修正模式下，生成修正的临床检验单，在重新制定模式下，生成全新的临床检验单；相对于现有技术，本发明能够及时且准确的发现临床检验单上错误的异常数据，并基于修正指数对临床检验单进行针对性的异常修正或重新制定处理，确保临床检验单上的临床检验数据都能够与原始检验数据保持一致，确保临床检验单上数据的真实、准确，进而出现医生误诊的现象。 | ||||||
| 8 | 报告制作辅助装置以及报告制作辅助程序 | CN202110612788.1 | 2021-06-02 | CN113764064B | 2024-05-14 | 寺井公一; 野川彰一; 沓名康成 |
| 本发明的技术问题在于简单地执行超链接或字符装饰。本实施方式的报告制作辅助装置包含取得部、判定部、以及装饰部。取得部取得与超链接的设定或字符装饰的设定相关的触发。判定部判定所述触发是所述超链接的设定，还是所述字符装饰的设定。装饰部在由所述判定部判定为所述触发是与所述超链接的设定相关的触发的情况下，将在所述触发取得后输入的见解信息与关键图像建立关联，并且对所述见解信息执行字符装饰的设定。 | ||||||
| 9 | 一种基于X光影像的骨折检测定位一体化方法及装置 | CN202010563112.3 | 2020-06-19 | CN111915554B | 2024-05-14 | 何福金; 颜立峰; 刘小青; 俞益洲 |
| 本发明提供了一种基于X光影像的骨折检测定位一体化方法及装置，其中方法包括：收集符合预设规范的X光影像骨折数据；对骨折数据进行预处理，并将预处理后的数据进行数据转化，得到符合预设要求的输入图像；利用深层的特征提取器与特征网络相结合从输入图像中提取预设的多尺度特征；通过骨折检测模型利用多尺度特征对输入图像中的可疑的骨折区域进行检测，得到检测框；通过骨折定位模型根据检测框从多尺度特征的对应层中提取相应的骨折区域特征信息，根据骨折区域特征信息定位骨块位置；通过关键点检测模型对关键点位置进行检测，确定输入图像中的关键点位置信息；通过后处理算法融合检测框、骨块位置和关键点位置信息得到最终骨折区域及其区域定位的结果。 | ||||||
| 10 | 一种体检数据智能分析系统 | CN202410191073.7 | 2024-02-21 | CN118016299A | 2024-05-10 | 谢伟武 |
| 本发明属于数据分析领域，公开了一种体检数据智能分析系统，包括写入模块、识别模块和分析模块；输入模块用于体检者输入体检报告文件；识别模块用于获得体检报告文件中的体检项目和体检项目所对应的体检结果，并将体检结果输入到预设的体检报告模板中，获得体检报告；写入模块用于将体检报告写入到数据库中进行存储；分析模块用于从数据库中读取多个体检报告的体检结果进行分析。本发明通过识别模块来获取体检报告文件中的体检结果，实现了对不同的体检机构的体检报告的汇总分析。本发明通过对不同的体检时间所获得的体检结果生成折线图，从而使得体检者能够更加清晰地了解到自身的各种体检项目的体检结果的变化趋势。 | ||||||
| 11 | 老年原发性结直肠淋巴瘤预后动态风险预测方法和系统 | CN202311804552.3 | 2023-12-26 | CN118016288A | 2024-05-10 | 王奎; 邹多武; 周春华; 张尧; 赵一舟 |
| 本发明公开老年原发性结直肠淋巴瘤预后动态风险预测方法和系统，包括以下步骤：步骤S1，在SEER数据库中提取老年PCL患者临床信息；步骤S2，将采集数据分为训练队列和验证队列，使用t检验或者四分位数间距评估训练组和验证组临床变量分布的差异；步骤S3，针对训练队列进行单因素Cox回归和LASSO回归分析，确定预测老年PCL患者的预测因子；步骤S4，利用独立的预测因子构建预测1年、3年和5年OS的示意图；步骤S5，使用一致性指数、决策曲线和带有95％置信区间的接受者操作特征曲线验证预后列线图模型；步骤S6，根据预后列线图对患者评分进行风险分层，分为高风险患者和低风险患者。本系统将有助于临床医生更准确地管理老年PCL患者。 | ||||||
| 12 | 一种全景远程交互全科门诊自助就诊方法及就诊舱 | CN202410167884.3 | 2024-02-06 | CN118016269A | 2024-05-10 | 王晓东; 刘柳 |
| 本申请涉及远程医疗技术领域，公开了一种全景远程交互全科门诊自助就诊方法及就诊舱，就诊方法包括：通过连接远程互联网门诊端设备及收集并整合就诊舱中的实时在线检测设备所生成的检测信息及音频视频信息，并将检测信息及音频视频信息发送至远程互联网门诊端设备，同时接收远程互联网门诊端设备发送的指示信息，并将指示信息以音频形式或视频形式显示在就诊舱中，实现就诊信息的交互，能够将诊疗信息转发至用户终端，为远程就诊提供了便利，提高了远程就诊方式的诊疗准确性。 | ||||||
| 13 | 一种自适应助眠腕表及其控制系统 | CN202410108668.1 | 2024-01-25 | CN118000688A | 2024-05-10 | 顾伟; 王新; 玄其文; 王丽娜; 殷子斐; 孙为婕 |
| 本发明公开了一种自适应助眠腕表及其控制系统，属于医疗器械和智能穿戴设备技术领域。本发明结合了传感技术、微电刺激技术和数据分析方法，旨在根据用户生理数据生成睡眠报告。腕表配备了光学心率传感器和6轴姿态传感器，用于采集佩戴者的心率、血氧、加速度数据。利用内置算法，腕表能够实时判断用户是否已入睡，并根据不同用户和睡眠阶段的变化调整判断阈值。一旦腕表确认用户已入睡，将会启动微电刺激功能，通过附有导电凝胶的电极片提供舒适的刺激，以促进更深的睡眠。腕表具备香薰片插口和加热模块，释放特定的芳香物质。通过蓝牙将数据传输给PC端或手机端，采用teacher‑student半监督学习架构，生成历史睡眠报告。 | ||||||
| 14 | 信息显示方法及设备 | CN202410156518.8 | 2024-02-02 | CN118000632A | 2024-05-10 | 邓子寒; 邓璐; 王霞 |
| 本申请提供一种信息显示方法及设备，涉及医疗器械技术领域。该方法包括：根据筛选条件筛选出目标文件中的n张目标特征图像；其中，所述目标文件为视频文件，或者所述目标文件内存储有至少一个视频文件或至少一张图像，n≥1；所述筛选条件包括以下一种或多种：手柄型号、检查部位、组织颜色、画面颜色、光影变化、停留时长、用户操作信息、画面模式、患者信息、日期信息、异常类型、病灶面积、浸润深度；在所述目标文件的文件封面或预设界面中，显示所述目标特征图像。本申请的方法，可以帮助用户更直观、更快速、更准确地找到想要查找的目标视频和目标图像，提高了用户体验，也节约了检索时间，提高了查找效率。 | ||||||
| 15 | 一种基于基因检测的微生物感染风险预测方法及系统 | CN202410115239.7 | 2024-01-29 | CN117649948B | 2024-05-10 | 陈若言; 李哲夫; 李腾; 王理中; 唐森威; 陈钢 |
| 本发明公开了一种基于基因检测的微生物感染风险预测方法及系统，该方法包括S1、通过公开文献获取微生物感染相关的标准化信息，包括微生物感染相关的变异名、病原微生物类型、病原微生物名、基因与病原微生物关联的风险类型、等位基因、与等位基因关联的表型、等位基因的遗传贡献OR值、参考文献编号，并构建微生物感染参考数据库；S2、获取中国人群的基因数据，并进行质量控制，建立中国人群微生物感染基线数据集；然后计算微生物感染相关的变异在中国人群中的频率；S3、获取用户的基因数据，对用户进行病原微生物的感染风险预测，并生成微生物感染风险报告。本发明从多维度预测微生物感染风险，实现了及时、个体化的感染风险评估和预警。 | ||||||
| 16 | 基于小波分析的睡眠周期性检测及调节方法、系统和装置 | CN202310771844.5 | 2023-06-28 | CN116504357B | 2024-05-10 | 何将 |
| 本发明提供了基于小波分析的睡眠周期性检测及调节方法，包括：采集分析用户睡眠生理状态，得到睡眠状态特征曲线和睡眠时相曲线；对所述睡眠状态特征曲线进行去趋势处理，选取小波基函数并进行小波分析，计算得到睡眠周期性指数和曲线；对睡眠时相曲线、睡眠状态特征曲线和睡眠周期性指数曲线进行动态预测分析并动态调节；根据睡眠时相曲线、睡眠周期性指数曲线和动态调控效果曲线，提取时相周期性耦合指数、时相调节分布特征和周期指数调控系数，持续检测量化和动态调节，建立并动态更新数据库；根据所述数据库动态优化小波分析方法等参数和动态调节策略。本发明能够实现对用户睡眠周期的高效干预调节。 | ||||||
| 17 | 一种团体健康体检数据质量分析方法及存储介质 | CN202410208183.X | 2024-02-26 | CN117995421A | 2024-05-07 | 许国琼; 段绪伟; 袁驰; 陈健波; 熊维刚; 任峻宏 |
| 本发明公开了一种团体健康体检数据质量分析方法及存储介质，包括以下步骤：步骤S1，首先，需要采集团体中每个人的健康体检数据，步骤S2，数据清洗；步骤S3，数据整合；步骤S4，数据分析；步骤S5，数据质量评估；步骤S7，数据可视化；将分析结果以可视化的形式呈现；步骤S8，数据报告；生成团体健康数据质量分析报告。通过本发明中的方法，通过数据清洗和整合，可以确保团体健康体检数据的准确性和完整性，减少了因数据质量问题而引发的错误分析和决策。通过设定团体健康数据的质量指标，并利用异常检测算法对健康数据进行监测，可以及时发现数据质量问题和异常情况，保障数据的可靠性和有效性。 | ||||||
| 18 | 基于人工智能的神经系统医学磁共振影像报告自动校正方法及系统 | CN202410213433.9 | 2024-02-27 | CN117995345A | 2024-05-07 | 王梅云; 余璇; 乔鹏鑫; 孟楠; 吴青霞; 吴亚平; 白岩; 刘欢欢; 魏巍; 李盼龙 |
| 本发明提供一种基于人工智能的神经系统医学磁共振影像报告自动校正方法及系统。该方法包括：步骤1：获取患者的脑部磁共振影像；步骤2：利用诊断报告关键词预测模型根据所述脑部磁共振影像得到诊断报告关键词；步骤3：利用预设的神经影像诊断报告语料库根据所述诊断报告关键词得到神经系统疾病大类信息和神经系统疾病小类信息；步骤4：根据神经系统疾病大类信息和神经系统疾病小类信息生成所述患者的临床诊断报告。本发明能够根据输入的脑部磁共振影像自动提示诊断报告关键词，从而辅助医师进行诊断，提高诊断的效率和准确率。 | ||||||
| 19 | 医院指标综合报告生成方法及装置、电子设备和存储介质 | CN202410174529.9 | 2024-02-07 | CN117995343A | 2024-05-07 | 韩士斌; 朱耿峰; 徐林; 李庆杨; 马德好 |
| 本公开涉及一种医院指标综合报告生成方法及装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取医院业务数据，并将所述医院业务数据存放于数据仓库中的至少一个事实表和至少一个维度表中；基于所述至少一个事实表和至少一个维度表构造数据立方体，单个数据立方体对应一个事实表，以及多个维度表，所述数据立方体包括至少一个指标以及至少一个维度；根据所述数据立方体中的指标及维度，生成以下至少一个元素：表格、图、文本，进而生成医院指标综合报告。通过本公开中的方法，可以完成对医院业务数据进行多指标、任意维度的分析，为医院决策者高效地提供全面的分析报告。 | ||||||
| 20 | 一种基于影像的重症疾病对比评估方法及系统 | CN202410042292.9 | 2024-01-11 | CN117995341A | 2024-05-07 | 常荣荣; 宋静 |
| 本发明公开了一种基于影像的重症疾病对比评估方法及系统，涉及医学技术领域，该基于影像的重症疾病对比评估方法包括以下步骤：得到医学特征图像；识别患者的疾病特征；评估患者当前的疾病状态和严重程度；生成详细的疾病评估报告；根据生成疾病评估报告提供治疗建议或方案。本发明通过去除噪声和调整亮度及色彩，使得图像更加清晰可以更以更准确地提取出影像中的关键特征，为疾病的诊断提供重要依据，提高疾病诊断的准确性，通过分类和比对算法，能够及时的对影像比对和分析有助于早期发现疾病，为早期治疗和干预提供帮助，从而能够提高诊断的准确性和效率，还能为患者提供更加精准和个性化的治疗方案，同时为医疗决策提供有力的数据支持。 | ||||||
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