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公开(公告)号：CN113744873A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111311947.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于任务分解策略的发热待查辅助鉴别诊断系统，首次全面且系统地构建了发热待查潜在病因类别层次结构，基于类别层次结构实现了针对发热待查潜在病因进行辅助鉴别诊断的层次分类模型，并能够模拟临床医生的推理逻辑，逐层给出鉴别诊断意见，不仅鉴别范围更全面、系统，同时具有更高的鉴别准确度和更好的临床可解释性，由上向下的逐层推理模式也更加符合临床医生的临床实践习惯；本发明所利用的临床数据都是患者就诊早期极易获取的早期临床表现数据，因此在患者早期就诊阶段就能够基于有限信息给出极具临床价值和可信度的鉴别诊断意见；本发明为发热待查潜在病因的鉴别诊断提供了全面、系统、层次化的解决策略。
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公开(公告)号：CN114996248B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210434307.7
申请日：2022-04-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/28 , G16H10/00
Abstract: 本发明公开了一种基于湖仓一体架构的多阶段医疗数据规整与质量控制系统，包括存储层、计算层、服务层和交互层；存储层用于存储从医疗机构获取的以数据表形式存储的操作型数据存储数据、计算层的中间结果数据以及计算层最终生成的OMOP通用数据模型；计算层接受服务层的计算任务进行计算处理；服务层包括质量控制模块和数据规整模块；数据规整模块将数据规整任务下发至计算层计算处理；质量控制模块对结果数据进行分析和校验；交互层向用户提供Web界面，展示任务执行过程和数据质量结果。本发明采用湖仓一体数据管理架构和Spark分布式计算引擎，加快了数据规整效率，解决了单机处理海量医疗数据速度慢的问题。
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公开(公告)号：CN113744873B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111311947.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于任务分解策略的发热待查辅助鉴别诊断系统，首次全面且系统地构建了发热待查潜在病因类别层次结构，基于类别层次结构实现了针对发热待查潜在病因进行辅助鉴别诊断的层次分类模型，并能够模拟临床医生的推理逻辑，逐层给出鉴别诊断意见，不仅鉴别范围更全面、系统，同时具有更高的鉴别准确度和更好的临床可解释性，由上向下的逐层推理模式也更加符合临床医生的临床实践习惯；本发明所利用的临床数据都是患者就诊早期极易获取的早期临床表现数据，因此在患者早期就诊阶段就能够基于有限信息给出极具临床价值和可信度的鉴别诊断意见；本发明为发热待查潜在病因的鉴别诊断提供了全面、系统、层次化的解决策略。
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公开(公告)号：CN115662638A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210434115.6
申请日：2022-04-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G16H50/70 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种面向异构临床信息的数据发现方法及系统，首先从医疗机构的异构临床信息的原始数据库中提取基础元数据信息；其次构建基于中文临床医学术语、标准临床数据表和临床数据业务场景的语义网络；使用语义网络进行基于规则的领域命名实体识别，获取原始数据库中原始数据的语义信息；然后根据基础元数据信息以及语义信息对原始数据库中原始数据进行分组，进行关联计算得到每组中各个数据的关联关系；最后将基础元数据信息和语义信息进行图表可视化展示，并将得到的关联关系进行图形结构可视化展示。本发明从多个不同维度描述原始临床数据，获取多维度的描述性信息，数据统计信息和语义信息等，有利于检索效率和准确性的提高。
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公开(公告)号：CN114996248A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210434307.7
申请日：2022-04-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/28 , G16H10/00
Abstract: 本发明公开了一种基于湖仓一体架构的多阶段医疗数据规整与质量控制系统，包括存储层、计算层、服务层和交互层；存储层用于存储从医疗机构获取的以数据表形式存储的操作型数据存储数据、计算层的中间结果数据以及计算层最终生成的OMOP通用数据模型；计算层接受服务层的计算任务进行计算处理；服务层包括质量控制模块和数据规整模块；数据规整模块将数据规整任务下发至计算层计算处理；质量控制模块对结果数据进行分析和校验；交互层向用户提供Web界面，展示任务执行过程和数据质量结果。本发明采用湖仓一体数据管理架构和Spark分布式计算引擎，加快了数据规整效率，解决了单机处理海量医疗数据速度慢的问题。
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