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公开(公告)号:CN112328558B
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202011180294.2
申请日:2020-10-29
Applicant: 厦门大学附属第一医院
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的医疗系统的访问日志存储方法及系统,其中该方法包括:首先,根据数据类型对数据中心进行分区处理,并将相应数据类型的待访问数据存储在对应的分区内;接着,通过信息交换平台接收访问终端发送的访问请求,并将访问请求对应的访问内容和数据类型发送给数据中心,以便数据中心根据访问请求对应的访问内容和数据类型随机生成对应的分区密钥,并将分区密钥发送给信息交换平台;再接着,信息交换平台将分区密钥发送给访问终端,以便访问终端根据分区密钥获取数据中心中对应分区内的待访问数据;最后,数据中心对外部访问事件进行记录以生成访问日志,并通过区块链技术对访问日志进行分布式存储;从而提高整体安全性能。
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公开(公告)号:CN111082985A
公开(公告)日:2020-04-28
申请号:CN201911291256.1
申请日:2019-12-16
Applicant: 厦门大学附属第一医院
Abstract: 本发明涉及接口监测技术领域,具体地说,涉及基于开放平台的API接口监测方法。其包括日志模块、监控模块、事件管理模块、告警模块和分析模块,所述监控模块包括模拟用户访问API接口检测、服务器资源监控和API监听端口监控。该基于开放平台的API接口监测方法中,根据历史数据进行性能分析,分析访问耗时预警值,根据历史数据进行性能分析,分析访问速度的预警值,根据历史数据进行访问量分析,分析访问量的预警值,便于监测各个API接口运行情况并预警通知相关负责人员,将可能由于开放导致的威胁屏蔽在医院内部核心网络之外,保障对外的统一服务以安全的方式开放。
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公开(公告)号:CN119724562A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202510224991.X
申请日:2025-02-27
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所) , 厦门市杏林医院(厦门市传染病医院)
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G16H50/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G16B20/20 , G16B20/50 , G16B20/30 , G06F18/25 , G06F18/2135
Abstract: 本发明提供了一种基于病理深度学习的子宫内膜癌的预测方法、装置、设备及存储介质,获取子宫内膜的影像数据,使用卷积神经网络对子宫内膜的影像数据进行空间特征提取,对空间特征进行病灶形态、组织密度和异常区域进行分析,以生成影像向量;获取历史临床诊断文本,使用Transformer模型提取与子宫内膜癌关联的文本向量;获取基因数据中与子宫内膜癌关联的候选基因,使用PCA对候选基因进行分析,以提取突变位点信息和变异分型,根据突变位点信息和变异分型生成基因向量;对影像向量、文本向量、基因向量进行融合以生成融合特征,使用预训练的多层感知器对融合特征进行预测,输出子宫内膜癌的预测结果。实现对子宫内膜癌的早期预测,减少侵入性手术操作。
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公开(公告)号:CN118658644B
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202411135195.0
申请日:2024-08-19
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: G16H80/00 , G16H50/30 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种病情变化趋势预警系统,涉及数据处理技术领域。所述系统包括:采集模块,用于采集多项生理指标数据和用药信息;获取模块,用于获取历史生理指标数据和历史用药信息;第一预测模块,用于获得历史生理指标训练数据和生理指标训练数据;判断模块,用于判断第i‑1个监测周期的生理指标数据预测模型是否需要训练;训练模块,用于训练第i‑1个监测周期的生理指标数据预测模型,获得第i个监测周期的生理指标数据预测模型;第二预测模块,用于获得未来的监测周期的预测生理指标数据;病情预测模块,用于确定病情状况评分;预警模块,用于生成预警信息。根据本发明,可提供实时且精准的病情变化趋势预测和警示。
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公开(公告)号:CN118658644A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202411135195.0
申请日:2024-08-19
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: G16H80/00 , G16H50/30 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种病情变化趋势预警系统,涉及数据处理技术领域。所述系统包括:采集模块,用于采集多项生理指标数据和用药信息;获取模块,用于获取历史生理指标数据和历史用药信息;第一预测模块,用于获得历史生理指标训练数据和生理指标训练数据;判断模块,用于判断第i‑1个监测周期的生理指标数据预测模型是否需要训练;训练模块,用于训练第i‑1个监测周期的生理指标数据预测模型,获得第i个监测周期的生理指标数据预测模型;第二预测模块,用于获得未来的监测周期的预测生理指标数据;病情预测模块,用于确定病情状况评分;预警模块,用于生成预警信息。根据本发明,可提供实时且精准的病情变化趋势预测和警示。
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公开(公告)号:CN116092671A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202310156375.6
申请日:2023-02-23
Applicant: 厦门大学附属第一医院 , 厦门市集美区灌口中学
IPC: G16H50/20 , G16H20/60 , G06V20/68 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的孕妇患妊娠期糖尿病的风险预测方法和装置,通过卷积神经网络模型对所述孕妇进食前的食品图像进行处理得到糖量摄入量,再基于所述糖量摄入量得到平均每天糖量摄入量,最后再通过深度神经网络模型基于平均每天糖量摄入量和所述孕妇的生理指标进行处理得到所述孕妇患妊娠期糖尿病的风险程度,从而能够准确的预测所述孕妇患妊娠期糖尿病的风险程度,以便在孕妇患妊娠期糖尿病之前对孕妇及时进行医学营养管理,达到减少妊娠期糖尿病的发生。
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公开(公告)号:CN115831335A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211523423.2
申请日:2022-11-30
Applicant: 厦门大学附属第一医院 , 厦门智数联科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于多维诊疗数据的资源调度方法与系统,包括:对于目标区域,获取与目标区域相匹配的、当前季节周期内各个维度的诊疗数据集合;其中,诊疗数据集合包括患者维度的患者诊疗数据、科室维度的科室诊疗数据、医生维度的医生诊疗数据以及医院维度的医院诊疗数据;对诊疗数据集合中每个维度的诊疗数据,基于该维度的诊疗数据对应的权重,以及该维度的诊疗数据对应的评分,计算该维度的诊疗数据对应的总分值;结合总分值以及历史诊疗数据对应的季节性指数,预测下一季节周期的诊疗等级;确定与诊疗等级相匹配的医疗资源,并输出医疗资源,以向目标区域分配医疗资源。本发明能够提高医疗资源的调度效果。
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公开(公告)号:CN115761247A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211476729.7
申请日:2022-11-23
Applicant: 厦门大学附属第一医院 , 厦门市深美信息科技有限公司
IPC: G06V10/40 , G06V10/75 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种医学数据的处理方法及系统,包括对内窥镜采集到的待处理图像进行特征识别,得到待处理图像中包括的特征信息;其中,特征信息中包括多个目标特征以及各个目标特征对应的特征位置坐标,一个目标特征对应一个特征位置坐标;确定特征信息中每个目标特征的特征类型;其中,特征类型至少包括器官类型和病变类型;根据器官类型以及器官类型的目标特征对应的特征位置坐标,确定内窥镜所处的当前位置处的标准图像;将特征信息与标准图像进行对比,得到错误特征信息;其中,错误特征信息中包括至少一个错误特征以及错误特征对应的错误特征位置坐标;将错误特征信息从特征信息中删除,得到正确特征信息。本发明能够提升基于内窥镜得到的检查结果的准确性。
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公开(公告)号:CN115829966A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211523431.7
申请日:2022-11-30
Applicant: 厦门大学附属第一医院 , 厦门市深美信息科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种医学数据的多层级处理方法及系统,包括将医学图像转换成金字塔图像,将所述金字塔图像的每一层进行网格划分;记录医生的查看轨迹,确定关注网格;对医学金字塔图像的各层进行边缘检测,确定器官轮廓;标注器官类型以及病灶位置;将医学金字塔图像各层关注网格对应的器官轮廓标注为检测目标;进行网络训练;将需要查看的图像输入训练好的神经网络模型,输出检测目标的位置,以树形显示检测结果。通过上述方案解决了医生在查看高分辨率的医生图像时需要不断进行缩放的技术问题。
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公开(公告)号:CN112328558A
公开(公告)日:2021-02-05
申请号:CN202011180294.2
申请日:2020-10-29
Applicant: 厦门大学附属第一医院
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的医疗系统的访问日志存储方法及系统,其中该方法包括:首先,根据数据类型对数据中心进行分区处理,并将相应数据类型的待访问数据存储在对应的分区内;接着,通过信息交换平台接收访问终端发送的访问请求,并将访问请求对应的访问内容和数据类型发送给数据中心,以便数据中心根据访问请求对应的访问内容和数据类型随机生成对应的分区密钥,并将分区密钥发送给信息交换平台;再接着,信息交换平台将分区密钥发送给访问终端,以便访问终端根据分区密钥获取数据中心中对应分区内的待访问数据;最后,数据中心对外部访问事件进行记录以生成访问日志,并通过区块链技术对访问日志进行分布式存储;从而提高整体安全性能。
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