| 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 | 基于名老中医经验的规则机器人系统及生成方法 | CN202311507079.2 | 2023-11-13 | CN117995379A | 2024-05-07 | 顾高生; 缪云波; 帅诗颀 |
| 本申请涉及一种基于名老中医经验的规则机器人系统及其生成方法，其中，所述基于名老中医经验的规则机器人系统的生成方法通过先建立基础药方生成模型以及经验药方剂量生成模型，在基础药方的生成过程中会生成以及可选的老中医ID开具的药方，在经验药方剂量生成的过程中会生成可选的老中医ID开具的药方的药方剂量，把生成的经验药方剂量与可选的老中医ID开具的药方的药方剂量进行对比，把相似度最高的作为最终药方，这种开方策略在依据老中医经验的基础之上对药品的使用更加精准，开方的速度更快。 | ||||||
| 2 | 一种基于医学知识图谱的查询方法及系统 | CN202410130911.X | 2024-01-31 | CN117972055A | 2024-05-03 | 王海玲; 张浩彬; 方志军; 高永彬; 范应方; 胡小军; 张一弛 |
| 本发明涉及一种基于医学知识图谱的查询方法及系统，方法包括以下步骤：输入待查询的问题；通过信息过滤算法对待查询的问题进行信息过滤，得到实体类型；通过信息匹配算法，匹配实体类型与知识图谱数据；若存在与实体类型匹配的知识图谱数据，则输出匹配的知识图谱数据；否则，输出预设的错误提示信息；通过信息追问算法，根据预设的错误提示信息，生成追问问题；根据回答内容使用信息过滤算法进行信息过滤或结束本次查询。与现有技术相比，本发明具有输出结果精度高、查询效率高等优点。 | ||||||
| 3 | 医疗数据检索方法、装置及相关设备 | CN202410282995.9 | 2024-03-13 | CN117951255A | 2024-04-30 | 宋磊; 华树成; 李丹; 高鹤; 付嘉琦; 张勇 |
| 本公开提供了一种医疗数据检索方法、装置及相关设备，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取待检索医疗数据的检索关键词；从医疗数据库中查找与检索关键词匹配的至少一个候选数据位点；获取指定数据位点以及指定数据位点的指定检索条件，其中，指定数据位点为从至少一个候选数据位点中选择的，指定检索条件为从指定数据位点关联的多个检索条件中选择的；根据指定数据位点和指定数据位点的指定检索条件，生成待检索医疗数据的检索语句；执行检索语句，从医疗数据库中返回相应的医疗数据。本发明能够极大提高医疗数据的检索效率和检索准确度，降低前端交互界面的设计复杂度和工作量，增强医疗数据检索的用户交互体验。 | ||||||
| 4 | 一种基于医联体的压力性损伤智能决策防治系统 | CN202410171335.3 | 2024-02-06 | CN117727448B | 2024-04-19 | 徐泽俊; 程克林; 蒋星月; 田丰; 高毅; 熊淑君 |
| 本发明涉及医疗大数据信息处理技术领域，其具体公开了一种基于医联体的压力性损伤智能决策防治系统。该系统包括基础支撑模块和应用服务模块，其中基础支撑模块包括大数据单元、人工智能单元和可视化知识图谱单元；应用服务模块包括智能风险评估和复评单元、智能决策分期单元、医联体单元和健康教育推送单元。本发明利用大数据和人工智能算法对压力性损伤进行分期预测，并且实现了压力性损伤的智能决策，结合人工智能算法给出的压力性损伤分期和经典的Braden Scale项目评分，提升了决策的智能性和便捷性；从院内外联合会诊的角度建立了医联体四级模型，以线上服务平台作为数字化信息的支撑，实现不同分期决策场景下的医联体服务。 | ||||||
| 5 | 临床知识问答方法、装置、电子设备及存储介质 | CN202311725085.5 | 2023-12-14 | CN117891907A | 2024-04-16 | 杨雪冰; 孙孟轩; 李明达; 牛景昊; 张文生 |
| 本发明提供一种临床知识问答方法、装置、电子设备及存储介质，应用于临床医疗技术领域。该方法包括：获取目标患者的患者标识和临床知识查询文本；根据所述患者标识和所述临床知识查询文本从医疗百科知识图谱中确定M个医疗知识路径；计算所述临床知识查询文本与每个医疗知识路径的路径相似度，并根据所述路径相似度对所述M个医疗知识路径进行排序和筛选，得到路径相似度最高的N个医疗知识路径；将所述N个医疗知识路径中与所述临床知识查询文本的语义匹配度最高的医疗知识路径作为临床知识答案文本；其中，所述路径相似度的计算速度大于所述语义匹配度的计算速度，M、N均为正整数，且M大于N。 | ||||||
| 6 | 医学知识图谱的构建方法、装置、辅助决策系统 | CN202211210633.6 | 2022-09-30 | CN117854737A | 2024-04-09 | 崔灿; 郑珊珊; 吕明 |
| 本公开涉及大数据处理技术领域，尤其涉及知识图谱技术领域，具体涉及医学知识图谱的构建方法、装置、辅助决策系统。具体实现方案为：获取待识别文本数据；对待识别文本数据进行信息抽取，识别出待识别文本数据中的至少两个实体以及至少两个实体之间的关系，得到待识别文本数据对应的三元组及条件；基于三元组及条件构建医学知识图谱。本公开通过对医学知识进行信息抽取得到带条件的三元组，基于带条件的三元组构建知识图谱，可以适用于更复杂的医学应用场景，可以应用于辅助决策系统中，针对患者的个体特征作出更符合个体的辅助决策建议。 | ||||||
| 7 | 一种中医疾病术语在古籍文献中溯源的量化分析方法及系统 | CN202311669198.8 | 2023-12-06 | CN117828012A | 2024-04-05 | 陈丽云; 李明; 杨丽娜; 杨艳卓; 朱思行; 代玄烨; 李嫣然; 陆兆嘉; 徐莹 |
| 本发明公开一种中医疾病术语在古籍文献中溯源的量化分析方法及系统，属于中医药术语领域。针对现有中医药术语溯源依赖人工且繁琐的问题，本发明提供一种中医疾病术语在古籍文献中溯源的量化分析方法，它包括构建中医疾病溯源本体；对中医药古籍文献进行分类，得到中医疾病术语的出处；对与中医疾病术语相关的中医药古籍文献做抽取，形成中医疾病术语在中医药古籍文献中的溯源知识库；根据中医疾病溯源本体和溯源知识库构建中医药术语在古籍文献中的溯源知识图谱。本发明一改往日中医药名词术语的挖掘和整理需要依靠专家手工从古籍文献中进行平面、原始挖掘等情况，提高工作效率和精准度，减少人力成本的投入，为构建中医药名词术语体系提供支撑。 | ||||||
| 8 | 医疗方案数据处理方法、装置、设备及存储介质 | CN202110981896.6 | 2021-08-25 | CN113707296B | 2024-04-02 | 巩四方 |
| 本发明涉及人工智能技术领域，本发明公开了一种医疗方案数据处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：通过获取待评估医疗方案数据；通过维度归一处理得到医疗特征数据；将医疗特征数据分别输入至模拟评估模型和标准匹配模型中；通过模拟评估模型进行维度关联特征提取，评估出最终模拟结果，以及通过标准匹配模型进行特征匹配处理，得到最终标准结果；对最终模拟结果和最终标准结果进行方差处理，得到方差结果；确定出与待评估医疗方案数据对应的可行性评估结果。因此，本发明实现了快速地、准确地评估出方案的可行性的结果，大大提高了方案可行性分析的效率。本发明适用于人工智能领域，可进一步推动智慧医疗的建设。 | ||||||
| 9 | 一种基于护理知识库的护理方案获取方法 | CN202410024647.1 | 2024-01-08 | CN117766091A | 2024-03-26 | 叶娟; 罗彬 |
| 本发明提供了一种基于护理知识库的护理方案获取方法，涉及护理方案获取技术领域，目的是提升护理方案获取的准确性和可靠性；包括以下步骤：采集患者的基本病情数据；对基本病情数据进行标准化处理，得到标准化参数组；根据标准化参数组标记患者是否为重点护理人员；所述基本病情数据经过特征提取模块提取特征参数后输入基于护理知识库训练的护理模型；通过护理模型输出护理方案。本发明具有智能化输出护理方案、高效且可靠性高的优点。 | ||||||
| 10 | 一种实现医院诊断数据标准化的方法 | CN202010672663.3 | 2020-07-14 | CN111797207B | 2024-03-26 | 邰亚琦; 马良; 刘芳 |
| 本发明公开了一种实现医院诊断数据标准化的方法，涉及数据处理技术领域，该方法包括数据收集、创建索引、智能匹配和人工匹配，所述数据收集，对医院数据和标准数据形式进行限定；所述创建索引，对疾病国家标准数据创建索引；智能匹配用于根据医院疾病数据和标准疾病数据的特点制定智能匹配规则；人工匹配用于审核机器匹配的数据以及判断通过智能匹配意思模糊或错误的数据。本发明能够辅助人工快速、正确的匹配码值，实现减轻人工工作量的同时提高匹配的准确率。 | ||||||
| 11 | 一种基于医联体的压力性损伤智能决策防治系统 | CN202410171335.3 | 2024-02-06 | CN117727448A | 2024-03-19 | 徐泽俊; 程克林; 蒋星月; 田丰; 高毅; 熊淑君 |
| 本发明涉及医疗大数据信息处理技术领域，其具体公开了一种基于医联体的压力性损伤智能决策防治系统。该系统包括基础支撑模块和应用服务模块，其中基础支撑模块包括大数据单元、人工智能单元和可视化知识图谱单元；应用服务模块包括智能风险评估和复评单元、智能决策分期单元、医联体单元和健康教育推送单元。本发明利用大数据和人工智能算法对压力性损伤进行分期预测，并且实现了压力性损伤的智能决策，结合人工智能算法给出的压力性损伤分期和经典的Braden Scale项目评分，提升了决策的智能性和便捷性；从院内外联合会诊的角度建立了医联体四级模型，以线上服务平台作为数字化信息的支撑，实现不同分期决策场景下的医联体服务。 | ||||||
| 12 | 基于等剂量线的并发症发生概率确定装置及电子设备 | CN202410158045.5 | 2024-02-04 | CN117690551A | 2024-03-12 | 周琦超; 李梓荣 |
| 本申请公开了一种基于等剂量线的并发症发生概率确定装置及电子设备。其中，该装置包括：获取单元，用于获取第一对象基于N个等剂量线对应的N个等剂量线分布影像以及第二对象基于N个等剂量线对应的N个等剂量线分布影像；相似度比较单元，用于比较第一对象的N个等剂量线分布影像和第二对象的N个等剂量线分布影像中对应相同等剂量值的每两个等剂量线分布影像的相似度；处理单元，用于将相似度小于预设阈值的每两个等剂量线分布影像作为目标影像组合；确定单元，用于根据目标影像组合确定目标对象发生并发症的概率。本申请解决了现有技术中无法通过不同患者的等剂量线间的差异信息预测患者在接受放射治疗后是否会发生并发症的技术问题。 | ||||||
| 13 | 一种多区域医学大数据协同管理方法及装置 | CN202311609031.2 | 2023-11-29 | CN117667927A | 2024-03-08 | 马良; 陈冬; 李新; 韩成轩; 周明强; 李向阳; 刘文丽 |
| 本发明涉及多区域医学大数据管理领域，具体提供了一种多区域医学大数据协同管理方法及装置，终端以VPN的方式来打通了区域端和中心端，实现多区域医学数据协同管理，包括医学数据标准协同、医学知识本体协同、医学数据资源目录协同、医学统计指标协同和医学数据安全共享协同。与现有技术相比，本发明能够实现医学数据标准、医学知识本体、医学数据资源目录、医学数据统计指标、医学数据安全共享方面的多区域协同处理与应用，有效解决针对多区域的医疗数据数据融合、协同治理与安全应用问题。 | ||||||
| 14 | 一种针对易混淆运动损伤实体词的识别方法 | CN202110682430.6 | 2021-06-21 | CN113297851B | 2024-03-05 | 李瑞瑞; 李爽; 赵伟 |
| 本发明公开了一种针对易混淆运动损伤实体词的识别方法，基于运动损伤领域的大规模文本语料，训练word2vec语义模型，将所述文本语料切割生成字符向量文本和词汇向量文本，采用自动标注工具标注训练集、验证集和测试集的字符向量文本和词汇向量文本；为所述字符向量文本和词汇向量文本创建编码并计算所述字符向量文本和词汇向量文本的相对位置编码。然后对字符向量文本和词汇向量文本进行第一次鉴别，得到所述字符向量文本和词汇向量文本的预测标签。将预测标签为症状、体征、检查结果和检验结果的实体词归类为待确定组，进行二次鉴别。通过上述方式，本发明能够有效鉴别运动损伤领域中实体词的类别。 | ||||||
| 15 | 一种基于融合多策略对比学习的医学术语标准化方法 | CN202311414901.0 | 2023-10-30 | CN117633148A | 2024-03-01 | 吴义熔; 岳崇浩; 童顺航; 李小龙; 唐庭龙 |
| 本发明利用统计模型计算所示目标医学术语的相似度，得到文本特征；利用深度度量学习进行向量表示计算相似度，得到语义特征；融合文本特征和语义特征信息。利用预训练模型，将医学术语和候选实体转化为高维向量，后续经过对比学习策略，优化样本表示之间的距离，学习相似样本的差异性。本发明提供一种基于融合多策略对比学习的医学术语标准化方法，成功开发了首个对比学习模型，针对中文医学术语标准化。该模型能够准确捕捉医学术语与候选词之间微妙的差异，准确率达到了领先水平，超越了当前主流的二分类模型。引入了多头注意力机制进行数量预测，通过感知候选排序与相关信息之间的关联性，有效地提升了数量预测的准确性。 | ||||||
| 16 | 中心化疗效评估方法及系统 | CN202311435266.4 | 2023-11-01 | CN117153424B | 2024-02-23 | 张洪亮 |
| 17 | 一种临床试验方案生成方法、装置、电子设备及存储介质 | CN202311509116.3 | 2023-11-14 | CN117542541A | 2024-02-09 | 周志欢; 辛毅; 张帆过; 朱晓洁; 孙海丽 |
| 本申请涉及临床试验的领域，尤其是涉及一种临床试验方案生成方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：当接收到针对目标试验的临床试验需求时，获取目标试验对应的参考数据，参考数据包括目标试验所针对的目标对象的前期实验数据；根据目标试验对应的参考数据，确定目标试验对应的目标方案模板，目标方案模板包括至少一个目标方案模块，每个目标方案模块对应有至少一个待填写区域；根据参考数据，确定每个目标方案模块对应的待填写数据；将每个目标方案模块对应的待填写数据填写至对应的待填写区域，以生成临床试验需求对应的临床试验方案。本申请具有提高制定临床试验方案时的效率的效果。 | ||||||
| 18 | 电生理数据与表单评估交互的监测方法、装置及可读介质 | CN202311359418.7 | 2023-10-19 | CN117497114A | 2024-02-02 | 陈浩; 曾文斌; 钟玉秋; 钟玉泉 |
| 本发明公开了一种电生理数据与表单评估交互的监测方法、装置及可读介质，该方法包括：获取实时采集到的用户的电生理数据和基本信息，根据电生理数据和基本信息筛选出关联的评估表单；根据评估表单生成评估方案，并获取用户针对评估方案所对应的评估结果；根据评估结果生成电生理监测方案；将电生理监测方案推送给用户，指导用户进行电生理监测，并重复以上步骤。该方法能够根据监测到的电生理数据自动生成对应的评估表单及评估方案，并根据评估结果生成电生理监测方案，从而减少医生的工作量，实现智能化监测，并且能够实时调整电生理监测方案，促进用户健康意识提升，合理管理用户的健康。 | ||||||
| 19 | 一种基于大语言模型的中医知识图谱构建方法 | CN202311517922.5 | 2023-11-14 | CN117493579A | 2024-02-02 | 郝泳涛; 张一翀 |
| 本发明涉及一种基于大语言模型的中医知识图谱构建方法，包括以下步骤：获取中医数据文本，对所述中医数据文本进行预处理获得知识数据库；利用大语言模型提取所述知识数据库中的命名实体，以及所述命名实体间的实体关系；根据所述命名实体间的相似度对所述命名实体进行融合；构建包括融合后的所述命名实体和所述实体关系的关系三元组并生成中医知识图谱。本发明利用大语言模型提取中医数据知识库中的命名实体以及命名实体间的实体关系，构建关系三元组进而生成中医知识图谱，克服了手工构建中医知识图谱造成大量人力消耗以及使用少量数据训练模型以机器学习的方式进行命名实体识别导致的准确度低的问题。 | ||||||
| 20 | 一种医疗器械智能化检索系统 | CN202311617955.7 | 2023-08-29 | CN117435694A | 2024-01-23 | 王海洋; 戴卫泽; 毛德许 |
| 本发明公开了一种医疗器械智能化检索系统，属于医疗器械知识检索领域，解决了如何提供一个智能化检索系统，使得相关人员能够获取精准的医疗器械知识信息的问题；知识图谱构建模块根据医疗器械信息构建关于医疗器械的知识图谱；检索词解析模块对用户端输入的检索词进行解析，获取检索三元组集合或检索关键词集合发送至关联匹配模块；关联匹配模块对获取的检索三元组集合或检索关键词集合进行分析，获取匹配索引词集合发送至知识推荐模块；知识推荐模块根据获取的匹配索引词集合，将数据库所存储的知识图谱相关知识信息推送至用户端；为用户端提供了包含检索词信息最多、且排列在前的知识图谱知识信息，提高了工作效率或学习效率。 | ||||||
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