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  • 本申请公开了一种基于大模型的病例数据模拟生成方法、系统及介质, 主要涉及病例数据模拟技术领域, 用以解决现有的模拟范式生成的数据质量不高, 需要人工验证拟合数据是否偏离真实数据、模拟范式在拟合过程中难以捕捉复杂生物系统中的非线性交互关系的问...
  • 本发明公开了一种用于卫生防疫科普的AR交互方法及系统, 涉及AR交互技术领域, 包括, 基于文献检索和参数卡构建疫病传播机理方程组, 并在电脑界面输入交互指令, 所述交互指令对应防护动作并映射为机理方程的控制量。系统通过双轴演化知识图网络实...
  • 本发明提供基于大数据的传染病感染传播分析方法及系统, 涉及医疗数据处理领域, 该方法包括:根据当前传染病在待分析区域的多个医疗机构的历史确诊数据, 确定多个第一关键历史时间点, 建立当前传染病对应第一关键历史时间点的传播无向图;根据当前传染...
  • 本发明涉及流行病预测技术领域, 公开了一种基于深度学习的流行病智能预测系统。所述系统的多元数据采集模块实时获取流行病相关的环境气象数据、人口流动数据、医疗资源分布数据及历史疫情传播数据;深度学习预测模块依据上述多源数据, 通过时空图神经网络...
  • 本发明涉及感染性疾病监测技术领域, 具体涉及基于人工智能的儿童感染性疾病早期预警及防控方法。该方法获取当前时间段内患病儿童的致病微生物类型和化验数据;根据致病微生物类型在当前时间段内对应的患病儿童以及与历史时间段内对应的患病儿童, 筛选出目...
  • 本发明公开了一种基于DistilBERT‑GATv2与BiLSTM‑TCN的蛋鸡疫病检测方法, 包括以下步骤:从非结构化文本数据中提取相关数据, 构建高质量结构化文本数据库;采用DistilBERT模型对已标注的语料进行微调训练, 实现对目...
  • 本发明涉及临床数据检测技术领域, 本发明涉及一种基于机器学习的临床试验数据异常检测方法及系统, 其中的方法包括:构建临床试验异构图;将各节点的原始多模态特征输入到预设的混合特征编码器以得到各节点的初始向量;根据一组正常临床试验数据训练时空图...
  • 本申请涉及脑电信号监测及处理技术领域, 特别涉及一种基于脑电源定位的三维运动意图解码方法, 方法包括:获取目标用户在三维运动想象时的脑电数据, 其中三维运动想象包括肢体三维运动的想象活动;基于目标用户在三维运动想象时的脑电数据, 确定运动脑...
  • 本发明公开了基于多模态时空动态解码生物反馈的认知功能干预方法与系统, 属于人工智能算法与无创神经调控技术领域。本发明通过实时捕获大脑神经活动信号与自主神经协同信号, 采用多模态信号级联预处理算法对信号进行标准化处理, 结合循环双流自编码模型...
  • 本发明提供一种基于大语言模型的胃癌TNM分期自动化方法及系统, 包括获取患者的胃癌相关的医疗数据集;将医疗数据集进行预处理;将预处理后的医疗数据集输入经过训练的大语言模型中;对预处理后的医疗数据集中的检查结论进行提取, 并将各诊断结论拼接为...
  • 一种多源异构慢病数据质量检测系统, 包括:数据源采集模块、数据转换聚合模块、质量规则维护模块、数据质量检测模块、数据异常处理模块和数据质量分析模块, 通过采集并进行多源异构慢病数据结构化和标准化后, 从中获取主数据和元数据信息并挖掘数据质量...
  • 本发明公开了一种基于医学检索增强生成的医疗诊断预测方法及系统, 本发明利用从不同来源检索得到的外部知识来扩大临床信息的覆盖范围, 结合基于图的临床文本索引范式与双层检索框架将多源信息综合成连贯且上下文丰富的响应, 解决检索增强生成方法处理平...
  • 本发明提供了一种基于电子病历数据的患者住院行为实时监测模型, 针对现有住院风险预测方法多为二分类、忽视时间因素、样本划分不合理及模型稳定性差问题, 本发明采用按患者ID分组划分训练集与测试集的方式, 避免数据泄露;构建包括岭回归、XGBoo...
  • 本发明提供了一种当次检查后入院的预测分类模型, 该模型基于电子健康记录数据, 包括人口统计信息、诊断记录、实验室检测、输入/输出事件多源异构信息, 经过缺失值处理、特征筛选、标准化与编码预处理步骤后, 构建结构化特征矩阵。采用逻辑回归、随机...
  • 本发明提供了一种基于心血管病患者下次入院的时间序列预测回归模型, 现有再入院预测方法多局限于二分类判断、缺乏对具体住院时间的预测能力, 且忽视动态生理指标变化趋势的问题, 本模型融合MIMIC‑III数据库中的多次住院记录与关键实验室检测数...
  • 本发明提供一种结合超维计算与大语言模型的认知障碍诊断方法, 包括:将多模态样本特征向量编码为多模态超维特征向量;利用注意力启发的跨模态特征融合机制将编码的多模态超维特征向量聚合为融合特征向量;通过感知器进行分类, 并将分类结果映射为动作语义...
  • 本申请公开一种腹膜功能评估模型的训练方法及装置, 可应用于人工智能领域, 包括:获取目标用户的视网膜图像数据和临床数据, 并将这两种数据进行融合, 形成多模态融合数据。这种多模态数据融合方式为腹膜功能评估模型提供了更丰富、全面的信息输入, ...
  • 本发明提供了一种基于可解释性增强机的LDL‑C浓度估算方法, 属于医学检测与人工智能技术领域, 包括:从预设数据库中选取具有完整血脂检测记录的受试者得到初始数据;对初始数据进行数据清理, 并对两次访视下的血脂测量数据进行纵向合并得到数据集;...
  • 本发明公开了一种基于柔性电子与多参数融合的患者出入量监测方法及系统, 该方法包括:通过多个包括柔性电子设计的监测设备获取目标患者的多个监测参数;根据所述监测参数, 确定所述目标患者在每一监测项目的液体量参数;基于所述目标患者对应的病症类型,...
  • 本发明公开了一种慢性疾病预后方法、模型、装置、计算机设备及存储介质, 方法包括:获取待预后人员的医学图像以及医疗数据;在医学图像中, 提取出深度学习特征以及影像组学特征;在深度学习特征以及影像组学特征二者中, 确定出二者的共享特征以及独特特...
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