公开(公告)号：CN119742059A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411680522.0

申请日：2024-11-22

Applicant: 桂林医学院附属医院

Inventor： 文剑 ,  林小慧

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G16H30/00

Abstract: 本发明公开了一种基于大模型技术的脑卒中数据管理分析方法及系统，具体涉及脑卒中数据管理技术领域；通过采集无噪声、无干扰的真实影像数据生成不同噪声和干扰条件的测试图像，并分级构建多组测试数据集；将这些数据集输入分析模型以获取病灶识别和风险评估结果，并通过分析模型在不同噪声和干扰条件下的误差累积和准确率波动情况，评估模型的预测可靠性；进一步地，根据准确性将预测结果分类处理，尤其针对不完全准确性预测结果，通过在固定时间段内进行精细化分析来判断其存储和隔离需求，从而显著提高模型在不同输入条件下的鲁棒性，避免因噪声或干扰引发的误差传播至数据管理系统，实现对脑卒中数据的准确分析和稳健管理。

公开(公告)号：CN120015305A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510016255.5

申请日：2025-01-06

Applicant: 桂林医学院附属医院

Inventor： 文剑 ,  林小慧

IPC: G16H50/30 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/021 ,  A61B5/145 ,  A61B5/055 ,  A61B5/00 ,  G16H50/70 ,  G16H10/20 ,  G16H20/10 ,  G16H10/40 ,  G16H20/30 ,  G16H20/60 ,  G06F18/25 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及医疗保健技术领域，具体涉及一种基于大模型技术的脑卒中患者风险预测方法及系统，包括以下步骤：S1，数据收集与预处理：收集脑卒中患者的健康数据；S2，微生物组驱动的健康风险评估：收集脑卒中患者的微生物组数据，构建微生物组驱动的健康风险评估模型，评估微生物组变化与脑卒中发生风险的关系，并生成患者的微生物组健康评分；S3，多模态数据融合与风险预测：对脑卒中患者进行风险预测；S4，个性化干预建议生成：根据脑卒中患者的风险预测结果，生成个性化的健康干预建议。本发明，实现了快速、高效的脑卒中风险预测，增强了预测方法的适用性和实用性。

公开(公告)号：CN119889679A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411902861.9

申请日：2024-12-23

Applicant: 桂林医学院附属医院

Inventor： 文剑 ,  林小慧

IPC: G16H50/30 ,  G16H20/30 ,  G16H20/60 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06F18/27 ,  G06F18/10 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及医疗保健技术领域，具体涉及一种脑卒中患者健康管理的风险评估筛查系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、脑卒中早期微血流变化检测模块、脑卒中风险评估模块以及个性化干预推荐模块，其中；所述数据采集模块采集患者的多维度数据；所述数据预处理模块对采集的多维度数据进行预处理；所述脑卒中早期微血流变化检测模块预测患者的脑卒中早期风险；所述脑卒中风险评估模块生成脑卒中的风险等级；所述个性化干预推荐模块为患者提供个性化的健康干预建议。本发明，不仅能够识别潜在的高风险患者，避免遗漏重点人群，还可为低风险患者减少不必要的干预，有效实现风险的分级管理。

公开(公告)号：CN119993560A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510106328.X

申请日：2025-01-23

Applicant: 桂林医学院附属医院

Inventor： 林小慧 ,  文剑

IPC: G16H80/00 ,  G16H40/67 ,  G16H50/50 ,  G16H50/30 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2433 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及远程管理技术领域，具体涉及基于大数据的远程患者跟踪管理方法，包括以下步骤：定期获取患者提交的生理数据；利用自动编码器对生理数据的时间序列特性进行编码，生成连续性特征表示；构建全局分布模型，计算新提交生理数据在全局分布中的概率值，将低概率点标记为分布异常；综合数据连续性特征与分布特征，通过加权评分方法计算每个数据点的综合异常评分，结合患者个性化健康画像动态调整评分权重，优先关注与患者健康风险相关的指标偏差，根据综合异常评分设定阈值，识别综合异常数据点。本发明，结合连续性特征和分布特征，通过加权评分方法动态调整异常检测策略，标记显著异常点。

公开(公告)号：CN216764932U

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN202220132451.0

申请日：2022-01-19

Applicant: 桂林医学院

Inventor： 王志刚 ,  李清华 ,  梁巧仪 ,  邹珍友 ,  林小慧 ,  廖红展

IPC: C12M1/38 ,  C12M1/36

Abstract: 本实用新型提供了一种高效诱导中华舌鳎产生Hsp蛋白的装置，包括培养箱、加热器、制冷器、温度传感器、白噪声发生器、led光源、搅拌桨叶、控制器；所述的培养箱底部设有加热器、制冷器和白噪声发生器，所述的培养箱的四个内侧壁上分别设有led光源，所述的培养箱底面的中部上设有搅拌器槽，所述的搅拌器槽的顶部设有与培养箱底面齐平的筛网板，搅拌器槽的底部设有搅拌桨叶，所述的搅拌桨叶的转轴竖直向下穿过培养箱底板与其下的搅拌电机的转轴连接，搅拌桨叶的转轴与培养箱底板接触面上设有密封圈。本实用新型结构设计合理，自动化程度高，能够创造中华舌鳎产生Hsp的最优条件，从而实现高效稳定生产优质Hsp。