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公开(公告)号:CN109232546A
公开(公告)日:2019-01-18
申请号:CN201811113581.4
申请日:2018-09-25
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 石家庄智康弘仁新药开发有限公司
IPC: C07D405/14 , C07D471/04 , C07D417/14 , A61K31/506 , C07D491/107 , A61P39/00 , A61P11/00 , A61P9/00 , A61P9/12
Abstract: 本发明提供了一种符合通式I所示化合物、其异构体或其药学上可接受的盐在制备治疗或预防高原病的药物组合物中的用途,所述的高原病选自在海拔2000m以上的高原环境下产生的急性高原病和慢性高原病。
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公开(公告)号:CN109232341A
公开(公告)日:2019-01-18
申请号:CN201811167208.7
申请日:2018-10-08
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 南京明德新药研发股份有限公司
IPC: C07C335/18 , A61K31/17 , A61P9/04 , A61P9/12 , A61P39/00 , A61P7/00 , A61P9/00 , A61P9/06 , A61P1/08 , A61P25/00 , A61P7/10
Abstract: 本发明提供了一种具有通式I的化合物或其药学上可接受的盐及其制备方法,本发明还提供了具有通式I的化合物或其药学上可接受的盐在制备治疗高原病、心肺损伤和/或血管损伤的药物组合物中的用途,优选为肺动脉高压、心力衰竭,所述的高原病选自在海拔2000m以上的高原环境下产生的急性高原病或慢性高原病。
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公开(公告)号:CN108653292A
公开(公告)日:2018-10-16
申请号:CN201810716040.4
申请日:2018-07-03
Applicant: 中国人民解放军总医院
CPC classification number: A61K31/506 , A61P7/10 , A61P9/00 , A61P9/02 , A61P9/12 , A61P11/00 , A61P39/00
Abstract: 本发明提供了一种具有通式I的化合物或其药学上可接受的盐在制备治疗高原病的药物组合物中的用途,所述的高原病选自在海拔2000m以上的高原环境下产生的急性高原病和慢性高原病。
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公开(公告)号:CN107065563A
公开(公告)日:2017-08-18
申请号:CN201710349193.5
申请日:2017-05-17
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军总医院
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 一种基于三维模糊PTP算法的单体机器鱼行为控制策略,属于智能控制技术领域。涉及机器鱼顶球运动,提出了面向不同区域顶球点的划分、改进的PTP算法,设计了不同区域对应的行为策略,给出了机器鱼顶球过程中的基本行为序列。采用面向不同“区域”的控制算法,实现机器鱼顶球到达目标点的简单任务;具体根据顶球点划分水池区域,设计了机器鱼在对应区域的顶球运动行为。本发明可适应于多种机器鱼在含有障碍、噪音等较复杂的水下环境,应用范围广;将速度、角度、采样时间采用三维模糊化处理,并转化为控制模式,便于机器鱼控制模式的直接调用,大大简化了算法流程,降低了算法复杂度,具有数据更新速度快、精确度高及实时性好的优势。
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公开(公告)号:CN102241627B
公开(公告)日:2014-07-02
申请号:CN201010172484.X
申请日:2010-05-14
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: C07D215/40 , C07C275/28 , A61P9/00 , A61K31/17 , A61K31/4706
Abstract: 本发明涉及通式I化合物,或其异构体、可药用盐及溶剂化物;本发明还涉及包含通式I化合物或其异构体、可药用盐及溶剂化物,以及药学上可接受的载体、赋形剂或稀释剂的组合物;本发明还涉及通式I化合物,或其异构体、可药用盐及溶剂化物,用于抗细胞凋亡、预防或治疗与细胞凋亡有关的疾病或症状的用途;特别是用于保护心肌细胞和预防或治疗与心肌细胞凋亡有关的疾病或症状中的用途。
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公开(公告)号:CN102241628A
公开(公告)日:2011-11-16
申请号:CN201010172485.4
申请日:2010-05-14
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: C07D215/40 , A61K31/4706 , A61P9/00 , A61P9/04 , A61P9/10 , A61P9/12
Abstract: 本发明涉及式I的丙烯酰胺类化合物或其异构体、可药用盐及溶剂化物,包含该化合物或其异构体、可药用盐及溶剂化物,以及药学上可接受的载体、赋形剂或稀释剂的组合物,以及所述化合物或组合物用于预防和/或治疗与心肌细胞凋亡有关的疾病或症状中的用途,包括但不局限于(i)饥饿性心肌萎缩,(ii)心肌炎,(iii)心力衰竭,(iv)治疗或缓解原发性高血压引起的心肌损伤,(v)治疗或缓解急性心梗早期引起的心肌损伤,(vi)治疗或缓解急性心梗再灌注引起的心肌损伤,(vii)治疗或缓解心脏移植引起的心肌细胞病变,(viii)治疗或缓解发育不良性心肌病;或缺氧引起的心肌细胞凋亡,或改善心血管系统硬化的用途。
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公开(公告)号:CN119811573A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202510290328.X
申请日:2025-03-12
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本发明提供一种双重索引的医疗数据匹配系统和方法,该系统中医疗设备将自身本地存储的患者数据和设备数据发送给云服务器;云服务器数据进行特征提取,计算特征的空值率,并以此确定候选特征;计算候选特征与疾病诊断结果之间的修正互信息,动态设置每个候选特征的权重;确定为关键特征,并根据关键特征分别构建患者主索引和设备主索引;用户终端,用于向云服务器发送匹配请求;云服务器,基于跨模态匹配算法,计算待匹配患者编号与设备主索引中各设备特征之间的匹配得分,将匹配得分大于预设得分阈值的设备特征作为待匹配患者编号对应的匹配结果,并将匹配结果显示在用户终端。本发明能够提高医疗数据匹配的准确性。
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公开(公告)号:CN119296813B
公开(公告)日:2025-04-01
申请号:CN202411823582.3
申请日:2024-12-12
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G16H50/30 , G16H10/60 , G06N3/0455 , G06N3/098 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供一种医疗数据处理方法及系统,该方法包括:地方医院基于本地医疗数据训练局部模型,得到第一编码器参数;云端服务器对第一编码器参数进行加权平均聚合处理,得到聚合编码器参数;地方医院获得聚合编码器参数,并基于其训练本地的局部模型,得到第一解码器参数;云端服务器基于个性化聚合度对第一解码器参数进行个性化聚合,得到多个聚合解码器参数;云端服务器将匹配各局部模型的聚合解码器参数发送至对应的地方医院;地方医院基于获得的聚合解码器参数更新本地的局部模型,得到目标模型;将待处理数据输入目标模型中,得到处理结果。本发明提出的方法能够实现医疗数据的快速有效处理,提升不同医疗需求的响应效果。
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公开(公告)号:CN119670712A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202411728781.6
申请日:2024-11-28
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G06F40/186 , G06F40/284 , G06F16/31 , G16H10/60 , G16H50/30 , G16H80/00 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及基于BERT模型的临床知情同意书智能推荐装置,属于数字医疗领域。包括:数据采集及处理模块,用于采集患者的历史病历信息、医学知识及临床知情同意书样本并进行预处理;模型构建模块,用于得到训练好的临床知情同意书生成模型;知识库构建模块,用于通过训练好的临床知情同意书生成模型提取关键信息及术语并构建临床知情同意书模板库和术语列表库;临床知情同意书生成模块用于将待测患者的数据输入训练好的临床知情同意书生成模型并调用临床知情同意书模板和术语列表生成个性化的临床知情同意书;医患交互平台,用于提供聊天窗口。该装置为患者自动生成个性化的临床知情同意书,提高工作效率的同时使患者能够更准确地理解其中的内容。
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公开(公告)号:CN119446277A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411546555.6
申请日:2024-10-31
Applicant: 中国人民解放军总医院
IPC: G16B40/00 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/23213
Abstract: 本申请公开了一种分子检测方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:获取多种组学分子的组学数据集合;针对每一组学数据集合,对组学数据集合中的组学数据进行关联性分析,得到组学数据集合的组内关联特征;对多个组内关联特征进行关联性分析,得到多个组内关联特征的组间关联特征;确定组间关联特征中的各特征对预设组学模型的影响值,并将影响值符合预设条件的特征对应的分子确定为目标分子;其中,预设组学模型是基于多个组学数据集合的组间关联特征训练得到的。采用本方法能够提高待检测对象的分子检测的准确度。
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