CN116383405B - 基于动态图序列的病历知识图谱构建方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及医疗保健信息领域，具体涉及基于动态图序列的病历知识图谱构建方法及系统，用于解决了现有的知识图谱构建方法无法对电子病历进行智能化推荐，使得医生无法高效、准确的获得所需要的电子病历，进而无法对医生提供有效的帮助的问题；该病历知识图谱构建方法能够根据病例关键词、病例上传时间进行筛选，根据展示系数将患者病例进行智能化推荐，使得医生可以高效、准确的获得所需要的患者病例，能够为医生提供医院各科室各病种的患者诊疗全过程数据，为其提供丰富的医疗事实知识与经验，为医生提供治疗手段，提高为患者治愈的几率与效率。
Description
技术领域
本发明涉及医疗保健信息领域，具体涉及基于动态图序列的病历知识图谱构建方法及系统。
背景技术
知识图谱作为一种描述实体及其联系的新方法，在医学领域也逐渐得到关注，出现了多种医学知识图谱，但是这些医学知识图谱的知识大多来源于公开的医学文献，较少涉及到电子病历，随着医学信息化发展和临床信息数据量的大规模增长，知识图谱在医学领域发挥着越来越重要的作用。
申请号为CN201911046367.6的专利公开了一种针对特定医疗领域的知识图谱构建方法及装置，方法包括：根据医学词库中的医学标准和目标医疗领域的医生的先验知识，构建目标医疗领域的概念知识图谱；根据目标医疗领域的电子病历，构建所述目标医疗领域的实例知识图谱；将所述概念知识图谱和所述实例知识图谱结合为事实知识图谱；该发明使用医生的先验知识对特定医疗领域的概念和关系进行辨识，使得构建的知识图谱更符合实际需求；同时，本实施例可以构建各种不同医疗领域的知识图谱，而且基于构建好的特定医疗领域的知识图谱，根据医生的先验知识和实际需求可以向其他疾病领域扩展，但仍然存在以下不足之处：该知识图谱构建方法无法对电子病历进行智能化推荐，使得医生无法高效、准确的获得所需要的电子病历，进而无法对医生提供有效的帮助。
发明内容
为了克服上述的技术问题，本发明的目的在于提供基于动态图序列的病历知识图谱构建方法及系统：问诊医生通过病例上传模块将患者病例进行上传，通过图谱构建平台按照病例关键词、病例上传时间将患者病例进行标记，通过数据采集模块获取展示对象的展示参数，通过图谱构建平台根据展示参数获得展示系数，通过病例储存模块根据获取指令将患者病例进行筛选，通过图谱展示模块将筛选后的患者病例按照展示系数进行排序，形成病历知识图谱，解决了现有的知识图谱构建方法无法对电子病历进行智能化推荐，使得医生无法高效、准确的获得所需要的电子病历，进而无法对医生提供有效的帮助的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
基于动态图序列的病历知识图谱构建系统，包括：
病例上传模块，用于问诊医生将患者病例进行上传，并将上传的患者病例发送至图谱构建平台；
图谱构建平台，用于按照病例关键词、病例上传时间将患者病例进行标记，并将标记好的患者病例发送至病例储存模块，还用于根据展示参数获得展示系数ZS，并将展示系数ZS发送至病例储存模块；
病例储存模块，用于储存患者病例，还用于根据获取指令将患者病例进行筛选，并将筛选后的患者病例发送至图谱展示模块；其中，获取指令包括关键词获取指令、时间获取指令；
数据采集模块，用于获取展示对象i的展示参数，并将展示参数发送至图谱构建平台；其中，展示参数包括医生值YS、病例值BL以及龄差值LC；
图谱展示模块，用于根据浏览者操作生成获取指令，并将获取指令发送至病例储存模块，还用于将患者病例按照展示系数ZS进行排序，形成病历知识图谱。
作为本发明进一步的方案：所述数据采集模块获取展示参数的具体过程如下：
接收到数据采集指令后将病例储存模块中的所有患者病例依次标记为展示对象i，i＝1、……、n，n为自然数；
获取展示对象i的问诊医生的从业年限并将其标记为年限值NX，获取展示对象i的问诊医生上传患者病例的总数量并将其标记为例数值LS，将年限值NX、例数值LS代入公式YS＝a1×NX+a2×LS得到医生值YS，其中，a1、a2分别为年限值NX、例数值LS的预设比例系数，且a1+a2＝1，0＜a1＜a2＜1，取a1＝0.43，a2＝0.57；
获取展示对象i被浏览的总次数以及被浏览的总时长，并将其分别标记为浏次值和浏时值，获取浏次值、浏时值的两者乘积并将其标记为浏览值LL，获取展示对象i的支持数和反对数，支持数表示治疗手段得到浏览者的支持的总次数，反对数表示治疗手段得到浏览者的反对的总次数，获取支持数减去反对数的数值并将其标记为持对值CD，将浏览值LL、持对值CD代入公式BL＝b1×LL+b2×CD得到病例值BL，其中，b1、b2分别为浏览值LL、持对值CD的预设比例系数，且b1+b2＝1，0＜b2＜b1＜1，取b1＝0.55，b2＝0.45；
获取展示对象i中的患者年龄并将其标记为患龄值，统计所有患者病例的患者年龄，将出现次数最多的患者年龄标记为常患值，获取患龄值、常患值之间的差值并将其标记为龄差值LC；
将医生值YS、病例值BL以及龄差值LC发送至图谱构建平台。
作为本发明进一步的方案：所述图谱构建平台获得展示系数ZS的具体过程如下：
将医生值YS、病例值BL以及龄差值LC代入公式得到展示系数ZS，其中，s1、s2、s3分别为医生值YS、病例值BL以及龄差值LC的预设权重系数，且s2＞s1＞s3＞1.88，δ为预设误差因子，取δ＝0.976；
将展示系数ZS发送至病例储存模块。
作为本发明进一步的方案：所述病例储存模块将患者病例进行筛选的具体过程如下：
接收到关键词获取指令后按照病例关键词将所有含有病例关键词的患者病例发送至图谱展示模块；
接收到时间获取指令后按照病例上传时间将所有同一病例上传时间的患者病例发送至图谱展示模块，病例上传时间包括上传年、上传月、上传日、上传时；
同时接收到关键词获取指令、时间获取指令后按照病例关键词、病例上传时间将所有同一病例上传时间且含有病例关键词的患者病例发送至图谱展示模块。
作为本发明进一步的方案：基于动态图序列的病历知识图谱构建方法，包括以下步骤：
步骤S1：问诊医生在病例上传模块中将患者病例进行上传，并将上传的患者病例发送至图谱构建平台；其中，患者病例包括患者信息和病例信息，患者信息包括身份信息、患者症状以及治疗手段，身份信息包括患者姓名、身份证号码、手机号码以及患者年龄，病例信息包括病例关键词以及病例上传时间；
步骤S2：图谱构建平台接收到患者病例后按照病例关键词、病例上传时间将患者病例进行标记，并将标记好的患者病例发送至病例储存模块；
步骤S3：病例储存模块接收到患者病例将其进行储存，同时生成数据采集指令，并将数据采集指令发送至数据采集模块；
步骤S4：数据采集模块接收到数据采集指令后将病例储存模块中的所有患者病例依次标记为展示对象i，i＝1、……、n，n为自然数；
步骤S5：数据采集模块获取展示对象i的问诊医生的从业年限并将其标记为年限值NX，获取展示对象i的问诊医生上传患者病例的总数量并将其标记为例数值LS，将年限值NX、例数值LS代入公式YS＝a1×NX+a2×LS得到医生值YS，其中，a1、a2分别为年限值NX、例数值LS的预设比例系数，且a1+a2＝1，0＜a1＜a2＜1，取a1＝0.43，a2＝0.57；
步骤S6：数据采集模块获取展示对象i被浏览的总次数以及被浏览的总时长，并将其分别标记为浏次值和浏时值，获取浏次值、浏时值的两者乘积并将其标记为浏览值LL，获取展示对象i的支持数和反对数，支持数表示治疗手段得到浏览者的支持的总次数，反对数表示治疗手段得到浏览者的反对的总次数，获取支持数减去反对数的数值并将其标记为持对值CD，将浏览值LL、持对值CD代入公式BL＝b1×LL+b2×CD得到病例值BL，其中，b1、b2分别为浏览值LL、持对值CD的预设比例系数，且b1+b2＝1，0＜b2＜b1＜1，取b1＝0.55，b2＝0.45；
步骤S7：数据采集模块获取展示对象i中的患者年龄并将其标记为患龄值，统计所有患者病例的患者年龄，将出现次数最多的患者年龄标记为常患值，获取患龄值、常患值之间的差值并将其标记为龄差值LC；
步骤S8：数据采集模块将医生值YS、病例值BL以及龄差值LC发送至图谱构建平台；
步骤S9：图谱构建平台将医生值YS、病例值BL以及龄差值LC代入公式 得到展示系数ZS，其中，s1、s2、s3分别为医生值YS、病例值BL以及龄差值LC的预设权重系数，且s2＞s1＞s3＞1.88，δ为预设误差因子，取δ＝0.976；
步骤S10：图谱构建平台将展示系数ZS发送至病例储存模块；
步骤S11：病例储存模块将展示系数ZS将患者病例进行标记；
步骤S12：浏览者在图谱展示模块中点击“关键词”按钮，则生成关键词获取指令，并将关键词获取指令发送至病例储存模块；
步骤S13：浏览者在图谱展示模块中点击“时间”按钮，则生成时间获取指令，并将时间获取指令发送至病例储存模块；
步骤S14：病例储存模块接收到关键词获取指令后按照病例关键词将所有含有病例关键词的患者病例发送至图谱展示模块；
步骤S15：病例储存模块接收到时间获取指令后按照病例上传时间将所有同一病例上传时间的患者病例发送至图谱展示模块，病例上传时间包括上传年、上传月、上传日、上传时；
步骤S16：病例储存模块同时接收到关键词获取指令、时间获取指令后按照病例关键词、病例上传时间将所有同一病例上传时间且含有病例关键词的患者病例发送至图谱展示模块；
步骤S17：图谱展示模块接收到患者病例后按照展示系数ZS从大到小的顺序进行排序，形成病历知识图谱。
本发明的有益效果：
本发明的基于动态图序列的病历知识图谱构建方法及系统，问诊医生通过病例上传模块将患者病例进行上传，通过图谱构建平台按照病例关键词、病例上传时间将患者病例进行标记，通过数据采集模块获取展示对象的展示参数，通过图谱构建平台根据展示参数获得展示系数，通过病例储存模块根据获取指令将患者病例进行筛选，通过图谱展示模块将筛选后的患者病例按照展示系数进行排序，形成病历知识图谱；该病历知识图谱构建方法首先获取展示对象的医生值、病例值以及龄差值，医生值用于衡量医生的推荐程度，医生值越大表示推荐程度越高，病例值用于衡量病例的推荐程度，病例值越大表示推荐程度越高，龄差值用于衡量常见患者年龄偏差程度，龄差值越大表示偏差程度越大，表示普遍性越小，因此，将三者分析得到的展示系数用于综合衡量患者病例值得被展示的优先程度，展示系数越大表示越优先被展示，之后通过病例关键词、病例上传时间、展示系数将患者病例进行标记，通过选择病例关键词、病例上传时间后按照展示系数进行排序，形成病历知识图谱；该病历知识图谱构建方法能够根据病例关键词、病例上传时间进行筛选，根据展示系数将患者病例进行智能化推荐，使得医生可以高效、准确的获得所需要的患者病例，能够为医生提供医院各科室各病种的患者诊疗全过程数据，为其提供丰富的医疗事实知识与经验，为医生提供治疗手段，提高为患者治愈的几率与效率。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明中基于动态图序列的病历知识图谱构建系统的原理框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
请参阅图1所示，本实施例为基于动态图序列的病历知识图谱构建系统，包括病例上传模块、图谱构建平台、病例储存模块、数据采集模块以及图谱展示模块；
其中，所述病例上传模块用于问诊医生将患者病例进行上传，并将上传的患者病例发送至图谱构建平台；
其中，所述图谱构建平台用于按照病例关键词、病例上传时间将患者病例进行标记，并将标记好的患者病例发送至病例储存模块，还用于根据展示参数获得展示系数ZS，并将展示系数ZS发送至病例储存模块；
其中，所述病例储存模块用于储存患者病例，还用于根据获取指令将患者病例进行筛选，并将筛选后的患者病例发送至图谱展示模块；其中，获取指令包括关键词获取指令、时间获取指令；
其中，所述数据采集模块用于获取展示对象i的展示参数，并将展示参数发送至图谱构建平台；其中，展示参数包括医生值YS、病例值BL以及龄差值LC；
其中，所述图谱展示模块用于根据浏览者操作生成获取指令，并将获取指令发送至病例储存模块，还用于将患者病例按照展示系数ZS进行排序，形成病历知识图谱。
实施例2：
请参阅图1所示，本实施例为基于动态图序列的病历知识图谱构建方法，包括以下步骤：
步骤S1：问诊医生在病例上传模块中将患者病例进行上传，并将上传的患者病例发送至图谱构建平台；其中，患者病例包括患者信息和病例信息，患者信息包括身份信息、患者症状以及治疗手段，身份信息包括患者姓名、身份证号码、手机号码以及患者年龄，病例信息包括病例关键词以及病例上传时间；
步骤S2：图谱构建平台接收到患者病例后按照病例关键词、病例上传时间将患者病例进行标记，并将标记好的患者病例发送至病例储存模块；
步骤S3：病例储存模块接收到患者病例将其进行储存，同时生成数据采集指令，并将数据采集指令发送至数据采集模块；
步骤S4：数据采集模块接收到数据采集指令后将病例储存模块中的所有患者病例依次标记为展示对象i，i＝1、……、n，n为自然数；
步骤S5：数据采集模块获取展示对象i的问诊医生的从业年限并将其标记为年限值NX，获取展示对象i的问诊医生上传患者病例的总数量并将其标记为例数值LS，将年限值NX、例数值LS代入公式YS＝a1×NX+a2×LS得到医生值YS，其中，a1、a2分别为年限值NX、例数值LS的预设比例系数，且a1+a2＝1，0＜a1＜a2＜1，取a1＝0.43，a2＝0.57；
步骤S6：数据采集模块获取展示对象i被浏览的总次数以及被浏览的总时长，并将其分别标记为浏次值和浏时值，获取浏次值、浏时值的两者乘积并将其标记为浏览值LL，获取展示对象i的支持数和反对数，支持数表示治疗手段得到浏览者的支持的总次数，反对数表示治疗手段得到浏览者的反对的总次数，获取支持数减去反对数的数值并将其标记为持对值CD，将浏览值LL、持对值CD代入公式BL＝b1×LL+b2×CD得到病例值BL，其中，b1、b2分别为浏览值LL、持对值CD的预设比例系数，且b1+b2＝1，0＜b2＜b1＜1，取b1＝0.55，b2＝0.45；
步骤S7：数据采集模块获取展示对象i中的患者年龄并将其标记为患龄值，统计所有患者病例的患者年龄，将出现次数最多的患者年龄标记为常患值，获取患龄值、常患值之间的差值并将其标记为龄差值LC；
步骤S8：数据采集模块将医生值YS、病例值BL以及龄差值LC发送至图谱构建平台；
步骤S9：图谱构建平台将医生值YS、病例值BL以及龄差值LC代入公式 得到展示系数ZS，其中，s1、s2、s3分别为医生值YS、病例值BL以及龄差值LC的预设权重系数，且s2＞s1＞s3＞1.88，δ为预设误差因子，取δ＝0.976；
步骤S10：图谱构建平台将展示系数ZS发送至病例储存模块；
步骤S11：病例储存模块将展示系数ZS将患者病例进行标记；
步骤S12：浏览者在图谱展示模块中点击“关键词”按钮，则生成关键词获取指令，并将关键词获取指令发送至病例储存模块；
步骤S13：浏览者在图谱展示模块中点击“时间”按钮，则生成时间获取指令，并将时间获取指令发送至病例储存模块；
步骤S14：病例储存模块接收到关键词获取指令后按照病例关键词将所有含有病例关键词的患者病例发送至图谱展示模块；
步骤S15：病例储存模块接收到时间获取指令后按照病例上传时间将所有同一病例上传时间的患者病例发送至图谱展示模块，病例上传时间包括上传年、上传月、上传日、上传时；
步骤S16：病例储存模块同时接收到关键词获取指令、时间获取指令后按照病例关键词、病例上传时间将所有同一病例上传时间且含有病例关键词的患者病例发送至图谱展示模块；
步骤S17：图谱展示模块接收到患者病例后按照展示系数ZS从大到小的顺序进行排序，形成病历知识图谱。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (4)
1.基于动态图序列的病历知识图谱构建系统，其特征在于，包括：
病例上传模块，用于问诊医生将患者病例进行上传，并将上传的患者病例发送至图谱构建平台；
图谱构建平台，用于按照病例关键词、病例上传时间将患者病例进行标记，并将标记好的患者病例发送至病例储存模块，还用于根据展示参数获得展示系数，并将展示系数发送至病例储存模块；
病例储存模块，用于储存患者病例，还用于根据获取指令将患者病例进行筛选，并将筛选后的患者病例发送至图谱展示模块；其中，获取指令包括关键词获取指令、时间获取指令；
数据采集模块，用于获取展示对象的展示参数，并将展示参数发送至图谱构建平台；其中，展示参数包括医生值、病例值以及龄差值；
图谱展示模块，用于根据浏览者操作生成获取指令，并将获取指令发送至病例储存模块，还用于将患者病例按照展示系数进行排序，形成病历知识图谱；
所述数据采集模块获取展示参数的具体过程如下：
接收到数据采集指令后将病例储存模块中的所有患者病例依次标记为展示对象；
获取展示对象的问诊医生的从业年限并将其标记为年限值，获取展示对象的问诊医生上传患者病例的总数量并将其标记为例数值，将年限值、例数值经过分析得到医生值；
获取展示对象被浏览的总次数以及被浏览的总时长，并将其分别标记为浏次值和浏时值，获取浏次值、浏时值的两者乘积并将其标记为浏览值，获取展示对象的支持数和反对数，支持数表示治疗手段得到浏览者的支持的总次数，反对数表示治疗手段得到浏览者的反对的总次数，获取支持数减去反对数的数值并将其标记为持对值，将浏览值、持对值经过分析得到病例值；
获取展示对象中的患者年龄并将其标记为患龄值，统计所有患者病例的患者年龄，将出现次数最多的患者年龄标记为常患值，获取患龄值、常患值之间的差值并将其标记为龄差值；
将医生值、病例值以及龄差值发送至图谱构建平台。
2.根据权利要求1所述的基于动态图序列的病历知识图谱构建系统，其特征在于，所述图谱构建平台获得展示系数的具体过程如下：
将医生值、病例值以及龄差值经过分析得到展示系数；
将展示系数发送至病例储存模块。
3.根据权利要求1所述的基于动态图序列的病历知识图谱构建系统，其特征在于，所述病例储存模块将患者病例进行筛选的具体过程如下：
接收到关键词获取指令后按照病例关键词将所有含有病例关键词的患者病例发送至图谱展示模块；
接收到时间获取指令后按照病例上传时间将所有同一病例上传时间的患者病例发送至图谱展示模块，病例上传时间包括上传年、上传月、上传日、上传时；
同时接收到关键词获取指令、时间获取指令后按照病例关键词、病例上传时间将所有同一病例上传时间且含有病例关键词的患者病例发送至图谱展示模块。
4.基于动态图序列的病历知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：问诊医生在病例上传模块中将患者病例进行上传，并将上传的患者病例发送至图谱构建平台；其中，患者病例包括患者信息和病例信息，患者信息包括身份信息、患者症状以及治疗手段，身份信息包括患者姓名、身份证号码、手机号码以及患者年龄，病例信息包括病例关键词以及病例上传时间；
步骤S2：图谱构建平台接收到患者病例后按照病例关键词、病例上传时间将患者病例进行标记，并将标记好的患者病例发送至病例储存模块；
步骤S3：病例储存模块接收到患者病例将其进行储存，同时生成数据采集指令，并将数据采集指令发送至数据采集模块；
步骤S4：数据采集模块接收到数据采集指令后将病例储存模块中的所有患者病例依次标记为展示对象；
步骤S5：数据采集模块获取展示对象的问诊医生的从业年限并将其标记为年限值，获取展示对象的问诊医生上传患者病例的总数量并将其标记为例数值，将年限值、例数值经过分析得到医生值；
步骤S6：数据采集模块获取展示对象被浏览的总次数以及被浏览的总时长，并将其分别标记为浏次值和浏时值，获取浏次值、浏时值的两者乘积并将其标记为浏览值，获取展示对象的支持数和反对数，支持数表示治疗手段得到浏览者的支持的总次数，反对数表示治疗手段得到浏览者的反对的总次数，获取支持数减去反对数的数值并将其标记为持对值，将浏览值、持对值经过分析得到病例值；
步骤S7：数据采集模块获取展示对象中的患者年龄并将其标记为患龄值，统计所有患者病例的患者年龄，将出现次数最多的患者年龄标记为常患值，获取患龄值、常患值之间的差值并将其标记为龄差值；
步骤S8：数据采集模块将医生值、病例值以及龄差值发送至图谱构建平台；
步骤S9：图谱构建平台将医生值、病例值以及龄差值经过分析得到展示系数；
步骤S10：图谱构建平台将展示系数发送至病例储存模块；
步骤S11：病例储存模块将展示系数将患者病例进行标记；
步骤S12：浏览者在图谱展示模块中点击“关键词”按钮，则生成关键词获取指令，并将关键词获取指令发送至病例储存模块；
步骤S13：浏览者在图谱展示模块中点击“时间”按钮，则生成时间获取指令，并将时间获取指令发送至病例储存模块；
步骤S14：病例储存模块接收到关键词获取指令后按照病例关键词将所有含有病例关键词的患者病例发送至图谱展示模块；
步骤S15：病例储存模块接收到时间获取指令后按照病例上传时间将所有同一病例上传时间的患者病例发送至图谱展示模块，病例上传时间包括上传年、上传月、上传日、上传时；
步骤S16：病例储存模块同时接收到关键词获取指令、时间获取指令后按照病例关键词、病例上传时间将所有同一病例上传时间且含有病例关键词的患者病例发送至图谱展示模块；
步骤S17：图谱展示模块接收到患者病例后按照展示系数从大到小的顺序进行排序，形成病历知识图谱。
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| CN117010494B (zh) * | 2023-09-27 | 2024-01-05 | 之江实验室 | 一种基于因果表示学习的医学数据生成方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110929040A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-03-27 | 清华大学 | 针对特定医疗领域的知识图谱构建方法及装置 |
| CN111008275A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-14 | 天津新开心生活科技有限公司 | 数据挖掘方法及装置、存储介质及电子终端 |
| CN113590777A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-11-02 | 北京百度网讯科技有限公司 | 文本信息处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN114758781A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-07-15 | 武汉博科国泰信息技术有限公司 | 一种生成用户的健康画像方法和系统、装置及存储介质 |
| WO2022213690A1 (zh) * | 2021-04-10 | 2022-10-13 | 浙江大学 | 基于图形状态机的用药决策支持方法、装置、设备、介质 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2703679C2 (ru) * | 2017-12-29 | 2019-10-21 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Интеллоджик" | Способ и система поддержки принятия врачебных решений с использованием математических моделей представления пациентов |
-
2023
- 2023-03-20 CN CN202310267489.8A patent/CN116383405B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110929040A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-03-27 | 清华大学 | 针对特定医疗领域的知识图谱构建方法及装置 |
| CN111008275A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-14 | 天津新开心生活科技有限公司 | 数据挖掘方法及装置、存储介质及电子终端 |
| WO2022213690A1 (zh) * | 2021-04-10 | 2022-10-13 | 浙江大学 | 基于图形状态机的用药决策支持方法、装置、设备、介质 |
| CN113590777A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-11-02 | 北京百度网讯科技有限公司 | 文本信息处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN114758781A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-07-15 | 武汉博科国泰信息技术有限公司 | 一种生成用户的健康画像方法和系统、装置及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于医在回路的医疗健康知识图谱系统架构的研究;盛明;张勇;邢春晓;;安徽大学学报(自然科学版)(第06期);53-59 * |
| 大数据驱动的临床决策支持系统设计与实践;汪鹏;王飞;王红迁;王尧;蒋锦鹏;李林峰;;中国数字医学(第07期);12-15 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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