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  • 本发明涉及卒中监测技术领域,公开了基于水电信息的居家老人醒后卒中风险检测方法及系统,包括:在晨醒监测时段同步获取家庭用水、用电及身体数据,经流量序列形态分段与用电事件稳态分析,生成晨起用水事件序列与用电负载序列;依据皮肤电、心率等数据形成晨...
  • 本发明涉及医学诊断评价技术领域,具体涉及痛风性关节炎藏医症候积分量化评价方法,包括:基于藏医“三因”理论,首先同步采集患者局部关节体征与全身伴随症状,形成多维症候集合;随后依据不同症状在辨证中的动态重要性,分配可变权重值并结合临床表征强度赋...
  • 本发明公开了一种预测垂体腺瘤患者术后发生肿瘤残余的系统,涉及医疗数据处理技术领域,其技术方案要点是:包括对患者进行目标参数采集;对采集的目标参数进行预处理,生成标准化数据矩阵;将标准化数据矩阵与预设特征库匹配生成特征向量;将特征向量输入模型...
  • 本发明提供了一种基于多维数据的免疫力监测方法及系统,涉及数据分析技术领域,包括:获取不同人群的免疫力监测数据录入流程信息,根据所述流程信息设置多源异构数据监测点位,获取各个多源异构数据监测点位的多源异构数据;构建免疫力监测数据录入全流程模型...
  • 本申请涉及一种肺腺癌术后复发风险评估方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取待预测用户的风险评估时间节点;根据风险评估时间节点获取待预测用户的临床特征;根据风险评估时间节点和预训练的目标评估模型确定目标...
  • 本发明公开了一种基于AI算法的慢病平台数据预测方法及系统,该方法包括:通过慢病管理平台获取多个地区的多个用户的慢病特征数据;基于特征分析,根据所述慢病特征数据,确定出多个重要关联特征;对所有所述慢病特征数据进行分类,以得到每一所述重要关联特...
  • 本申请提供一种胃肠术后恢复智能评估与训练方法及系统,包括:根据统一恢复数据集,采用K均值聚类算法对患者恢复状态进行分层处理,得到精准分层结果;根据风险评估值,获取历史干预策略数据库中匹配的动态调整模板,确定初步干预策略方案;通过实时监测设备...
  • 本发明属于儿童重症风险预测技术领域,且公开了一种基于动态列线图的儿童重症支原体肺炎风险预测方法,具体步骤如下:步骤一:接收用户输入,通过Web界面接收用户输入的患儿多项临床指标;步骤二:发送数据,自动地且无需刷新页面地将所述输入数据发送至服...
  • 本发明涉及医疗数据处理技术领域,具体涉及儿童血栓风险预测模型及主动监测系统。模型包括:第一网络,用于根据预设的第一数据集中儿童医疗指标的名称对实时采集的初始数据集筛选,对筛选后的数据中具有时序变化特性的数据设置时序标记得到第一数据集;将设置...
  • 本发明属于医疗人工智能技术领域,具体涉及一种整合患者特征、临床数据和分子标志物的非小细胞肺癌(NSCLC)预后预测模型,具体为一种用于非小细胞肺癌的预后预测系统,可用于预测患者的预后情况并提供治疗建议。我们首先系统分析了当前临床上应用的血清...
  • 本发明公开了基于AI虚拟宠物的用户健康行为引导互动方法,属于健康行为引导互动技术领域,其包括健康数据采集模块、AI行为分析与策略生成模块、虚拟宠物互动反馈模块和激励机制模块,通过AI模型量化分析多维度健康数据,结合动态更新的用户画像生成适配...
  • 本发明公开了一种面向智慧养老社区的数据实时分析方法及系统,包括如下步骤:采集老年人心率、血压、体温等多项体征数据,生成多通道时序数据流,进行数据预处理与标准化,将标准化数据输入TabPFN模型进行健康状态预测,并结合改进的TinyML算法实...
  • 本发明涉及知识图谱构建技术领域,具体涉及一种面向康养的知识图谱构建与增强生成方法、设备和介质,能够通过强化学习和语义信息技术,解决大模型在康养领域适配性优化问题,提供专业适配、可解释性强的大模型应用服务。针对知识图谱构建通过强化学习提升基座...
  • 本申请涉及中医辅助诊断领域,公开了一种基于多预测结果融合的健康风险预测方法和系统,方法包括:获取用户的手部图像、面部图像、舌部图像、眼部图像和耳部图像,并获取用户的症状文字描述信息;通过中医图像辨症单元,根据用户的手部图像、面部图像、舌部图...
  • 本发明涉及医疗人工智能技术领域,公开了一种基于人工智能的伏立康唑肝毒性发生风险预测方法,步骤如下:首先获取含患者基础信息、药物信息、检验信息及研究终点指标的病历数据集,经清洗与转换处理后,分别采用随机森林、朴素贝叶斯、极限梯度提升算法构建模...
  • 本发明公开了一种基于多模态数据融合与深度学习的早期胃癌智能筛查与风险分层方法与系统。该方法包括:获取患者的胃镜图像、病理图像、医学影像及临床数据,进行标准化处理并形成统一特征表征;训练多分支神经网络模型组,生成基于各模态的虚拟队列标签;融合...
  • 本发明公开了基于预测模型的主动脉瓣狭窄并发症影响因素的分析方法,属于医学数据分析技术领域。本发明解决了现有分析方法存在准确性不足、效率较低的问题,通过对每个特征的贡献值进行绝对值计算和平均值求取,利用Kneedle算法自动识别肘点作为贡献阈...
  • 本发明涉及医疗数据分析技术领域,具体为一种呼吸障碍智能筛查方法。本发明中,通过精确识别连续呼吸气流数据中的速度峰值与变化拐点来构建关键特征点序列,能够实现对呼吸节律动态结构的精细刻画,进而依据这些关键点之间时间间隔的变化趋势,自动将长时间的...
  • 本发明公开了基于神经信号的伤员康复效果评估模型的构建方法,涉及医疗康复技术领域,包括通过同步采集脑电、肌电及运动参数,并提取多源特征构建对应训练动作的特征向量,根据伤员的多次训练动作的所述特征向量数据,基于序列模型捕捉训练动作序列中神经信号...
  • 本发明公开了一种基于大数据分析的职业健康管理系统优化方法,包括如下步骤:步骤一:采集并预处理员工的多源健康信息数据;步骤二:将多模态数据集合映射为统一维度的员工健康特征张量;步骤三:基于员工健康特征张量构建健康风险异构图谱;步骤四:将健康风...
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