特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕

阻燃性预测装置(100)包括：接受高分子复合材料的材料涉及的材料配方信息的输入的信息取得部(111)；和使用预测高分子复合材料的阻燃性涉及的信息的阻燃性预测模型(预测模型(121))、由输入的所述高分子复合材料的材料配方信息来预测该高分子复合材料的阻燃性涉及的信息的预测部(113)。作为材料配方信息，有树脂的种类、添加剂的种类、上述树脂与上述添加剂的比率、上述树脂的结构、上述添加剂的结构、和与上述高分子复合材料的成型工艺有关的信息等。

本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种基于多模态步态特征融合的抑郁风险评估方法及装置。所述方法构建抑郁风险评估基础模型，以利用多头自注意力机制在空间维度上提取3d骨架坐标数据的全局特征，利用多尺度时间卷积提取多尺度的时间序列特征。根据抑郁风险评估基础模型提取多个同构模态的独有特征以及共享特征，并通过对比蒸馏学习方法最大化独有特征与共享特征的互信息，且使得参数量大幅度减少。根据共享特征分别构建时空特征图时空注意力图，并依此提取RGB图像特征；采用对比学习方法对齐RGB图像特征和共享特征。最后根据RGB图像特征和共享特征输出获得抑郁预测结果，实现了可靠的抑郁风险评估，可用于客观地辅助医疗人员进行抑郁症的诊断。

本发明提供了一种智能排程方法，包括：提取护理员的护理员特征和被护理者的被护理者特征；对护理员特征和/或被护理者特征进行预处理；根据护理员特征和被护理者特征，构建BP神经网络，隐层数量为一层，输出层为单个神经元，隐层和输出层都采用Sigmoid函数做为激活函数；将护理员特征和被护理者特征的历史数据投入训练，以得出被护理者特征和护理员特征两两配对的推荐分数，其中所述推荐分数表征把所对应的护理员分配给所对应的被护理者的程度；根据所述推荐分数对护理员进行得分排名，并推荐给工作人员；以及工作人员选择得分最高的护理员进行排程。以解决现有的护理员工作分配不合理，使得护理员短缺弊端造成的影响更加严重。

一种用于在由远程中央服务器设备(100)管理的临床网络中本地处理数据的边缘计算系统，包括：至少一个医疗护理设备(5AA，SAN)、至少一个第一边缘节点(3A)、以及被分配给至少一个医疗护理设备(5AA，SAN)的监测设备(7)；所述至少一个第一边缘节点(3A)包括：连接接口(13)，其适于与至少一个医疗护理设备(5AA，SAN)以及与远程中央服务器设备(100)和监测设备(7)中的至少一个建立数据连接；以及处理模块(15)，其适于：(i)聚集来自至少一个医疗护理设备(5AA，SAN)的原始数据，(ii)将至少元数据与所聚集的原始数据进行组合以生成经处理的数据，以及(iii)经由数据连接将经处理的数据传输至监测设备(7)和/或远程中央服务器设备(100)。还描述了用于在临床环境中本地处理数据的方法以及计算机程序产品。

本发明公开了一种用于PICU脓毒症患儿死亡风险的预测方法及系统，属于人工智能和医疗技术领域，包括：采集PICU脓毒症患儿的指标数据，构建用于表征PICU脓毒症患儿死亡风险的先验知识模型，进而获取导致PICU脓毒症患儿健康变化的特征指标，以及特征指标对应的临床结局指标,对指标数据进行标注，生成数据集；基于ANN神经网络模型，在模型编译时采用Adam优化器，以及采用binary_crossentropy二分类交叉熵作为训练损失函数，通过数据集进行模型训练，构建人工智能预测模型，对PICU脓毒症患儿死亡风险进行预测；本发明实现了智能AI在PICU的临床应用，并提升了脓毒症患儿死亡风险的预测准确性。

本发明公开了一种基于单模贝塞尔晶体相场模型的晶体演化模拟方法，涉及相场模型技术领域，包括以下步骤：通过贝塞尔函数和经典密度泛函模型构建单模贝塞尔晶体相场模型；将不同相的密度分布函数分别代入单模贝塞尔晶体相场模型，对不同相自由能最小值时的参量进行求解；通过公切线法根据不同相自由能最小值时的参量构建晶体相图；通过傅里叶谱方法对晶体相场演化方程进行离散化，得到晶体相场迭代方程；根据晶体相图和晶体相场迭代方程对晶体的演化过程进行模拟。本发明基于贝塞尔函数拟合得到了两点相关函数并以此为基础结合经典密度泛函模型，构建了新的单模晶体相场模型，本发明的模型具有更高的精度。

本发明公开应用于糖尿病预测的CNN‑BiLSTM‑Attention融合模型训练方法，获得糖尿病数据并进行预处理，构建数据集，将数据集按预设比例划分为训练集和测试集；将训练集输入至CNN‑BILSTM‑Attention融合模型中采用Adam算法进行训练，直至达到迭代次数或满足预设要求，获得训练好的CNN‑BILSTM‑Attention融合模型，所述CNN‑BILSTM‑Attention融合模型包括CNN层，用于获取局部信息；BILSTM层，用于提取数据时序特征；注意力层和全连接层，用于输出预测结果。本发明有助于辅助医生诊断与预测糖尿病患者，降低致死率，并为糖尿病防控提供重要的支持。

本申请涉及一种决策辅助信息获取方法、装置、计算机设备和存储介质，能够提高决策辅助信息质量。所述方法包括：获取目标对象状态描述文本对应的目标文本特征；以及，根据针对相同目标对象的多种医学图像各自对应的图像特征，获取多模态医学图像特征；获取训练好的决策辅助信息生成模型；所述决策辅助信息生成模型通过样本对象对应的多模态医学图像特征和第一文本特征，与第二文本特征进行对比训练得到；所述第一文本特征为样本对象状态描述文本对应的文本特征，所述第二文本特征为针对所述样本对象的诊疗方案所对应的文本特征；将所述多模态医学图像特征和目标文本特征输入到所述决策辅助信息生成模型，得到决策辅助信息。

本文描述了用于评估诸如癌症的疾病的方法，诸如多组学方法。所述多组学方法可以整合蛋白质组学数据、转录组学数据、基因组学数据、脂质组学数据或代谢组学数据。所述方法筛查疾病或疾病状态。本文还描述了用于从生物样本筛查疾病或疾病状态的方法。所述方法可以包括评估结节、肿块或囊肿是否为癌性。

本发明涉及新的营养组合物和减轻间歇性禁食(IF)饮食，特别是限时进食(TRF)的营养摄入不足的方法。本发明还包括基于人工智能(AI)的系统，其用于确定、量化和减轻成人的所述TRF饮食的营养风险。

本申请公开了一种基于改进遗传算法的儿童康复排课方法，包括：根据儿童康复排课的影响因素，随机生成n个排课方案作为n个个体组成初始排课方案种群；通过适应度函数计算种群中各排课方案的适应度，对种群应用遗传算法执行迭代进化以生成新的排课方案添加到下一代种群中，下一代种群取代当前种群；对种群中最优排课方案进行冲突点检测，对其应用一次修复函数，加快生成更优的排课方案；判断是否触发结束条件，如果结束则输出最优个体。根据对儿童患者的健康评估结果分配康复课程，匹配合适的治疗师、治疗室和治疗设备，规则是要满足软/硬约束，通过计算适应度，动态改变交叉、变异概率，结合修复函数，从而高效地找出最佳的排课结果。

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种便携式DR设备的医疗影像数据传输系统及方法，包括：采集医疗影像；获取每个像素点的噪声表现；预设基准参考块的边长，获取每个像素点的基准参考块；对每个像素点的基准参考块进行扩展，获取每个像素点的每次扩展块；获取每个像素点的每次扩展块的噪声表现程度，进而得到每个像素点的初始参考块；根据每个像素点的初始参考块，获取每个像素点的每个参考块的扩展次数，进而获取每个像素点的每个参考块的每次扩展参考块；获取每个像素点的每个参考块的每次扩展参考块作为每个像素点的每个参考块的可能性，进而得到每个像素点的各个参考块，对医疗影像进行滤波降噪。本发明提高了滤波效果。

本发明公开了一种氨气‑液氨物性/相特性的计算方法，包括步骤：(1)获取氨的高精度实验数据，数据包含氨的工况和热物性参数；(2)根据氨的已知基本参数，采用Helmholtz自由能模型计算氨在特定温度、压力条件下对应的热物性参数；(3)通过预设的热物性计算函数对已知变量和多个热物性参数进行计算；(4)将构建的热物性计算模型用于氨的热物性预测，确定输入层的参数后由模型输出相应的热物性值；(5)以高精度实验数据作为参考，根据实验值与模型计算结果的对比，评估模型的精度和适用范围。本发明实现了精确计算氨气‑液氨物性/相特性的预测方法，研究结果可为氨储运工艺计算和流程模拟过程提供可靠的流体力学信息。

本公开提供一种医疗器械的数据管理方法、装置和计算机设备，包括：获取生产企业对接的医疗器械中的数据信息；基于数据信息和规则数据，确定生产企业全渠道对应的策略数据；基于生产企业全渠道对应的策略数据，预测生产企业的运营状态；基于生产企业的运营状态，管理生产企业的产品生产信息，生产企业的不同运营状态对应于管理后的生产企业的产品生产信息不同。从而，提升数据管理效率。

本发明属于生物检测技术领域，具体涉及一种用于轻度认知障碍症早期筛查的试剂盒及诊断系统。本发明提供了可用于轻度认知障碍症体检的特征指标，分别为RPS23、RPS24、EIF3E、NDUFA1和RPS15A的表达量和年龄。同时，还提供了利用这些特征指标进行轻度认知障碍症早期筛查的诊断系统。利用这六种特征指标能够准确地对轻度认知障碍症进行诊断，在健康筛查和临床领域具有广阔的应用前景。

本发明涉及一种用于智能医生辅助系统的综合评价方法及系统，其方法包括：针对待评价的智能医生辅助系统产品，获取基于层次分析法的权重咨询结果；判断权重咨询结果是否有效，如果结果为无效，则返回上一步直到获得有效结果；计算所有有效的权重咨询的可靠性系数，并按系数由高到低进行排序，获取所有指标的综合评价值，删除异常值和离群值，得到综合评价矩阵；计算系统的综合评价值；本发明实现对智能医生辅助系统的全面、精细化和可量化的综合评价。

本发明提供了一种化学分子生成方法、装置、系统及存储介质，涉及化学分子设计技术领域，所述化学分子生成方法包括：获取待连接的第一分子片段和第二分子片段，以及预设连接体原子长度；基于所述预设连接体原子长度，通过全随机概率均等算法得到连接体的组合随机数；根据所述组合随机数，通过逆运算，基于小单元数据库中的独立小单元，获得目标连接体；根据所述第一分子片段和所述目标连接体和所述第二分子片段，输出得到目标化学分子。本发明所提供的方法能够用于PROTAC和分子胶等分子中包含连接体的化学分子的开发和优化，生成方法简单生成结果准确，为化学分子的生成提供了方便。

本发明涉及数据分析技术领域，提出了一种基于多维数据的溯源仪器及系统，该仪器包括：获取各采样时刻的水质监测数据，根据各采样时刻的水质监测数据得到各监测子序列的状态响应变迁矩阵及各采样时刻的噪声干扰向量，获取各监测子序列的状态变迁差异系数及数据受扰系数，根据状态变迁差异系数及数据受扰系数得到各监测子序列的变迁受扰因子，从而得到各监测子序列的递变扰动因子，获取各时间窗口的噪声紊乱系数及分辨率系数，结合灰色关联度分析算法完成多维数据的溯源。本发明旨在提高利用水质监测数据进行污染溯源的准确性及效率，实现基于多维数据的溯源。

本发明提供了一种中国类风湿关节炎患者相关肺间质病变的诊断系统，涉及肺间质诊断技术领域。所述预测方法包括以下步骤：自2015年起招募受试者，进行健康体检，每年进行肺间质病变的评估，共纳入703名患者；确定相关研究变量，随机将703名患者分为训练集(492人，70％)和测试集(211，30％)，利用训练集建立模型，利用测试集对模型进行内部验证。以发生肺间质作为临床结局，利用所述研究变量，对训练集数据进行分析，筛选出5个变量。分析判断上述变量是否为类风湿关节炎相关肺间质病变的独立危险因素，最终筛选出导致类风湿关节炎相关肺间质病变风险增加的相关变量，并且针对上述变量建立回归模型。利用测试集的数据验证上述logistic模型，验证得到C‑index。

本发明公开了一种多功能个体化耳穴治疗设备的制作方法，包括以下步骤：S1、采用三维打印技术对使用者的耳廓扫描获取数据后，通过三维建模制备外耳罩；S2、根据使用者头围，于外耳罩两端制作可伸缩、个性化的卡扣头梁，头梁内部安装控制器通过控制电路操作治疗腔的运行；S3、根据耳穴穴位图在外耳罩内部确定穴位定位并制作足够数量的治疗腔，在每个治疗腔内安装超声波按摩头、揿针及电灸电极三大模块；S4、控制器通过无线电或蓝牙的方式与完成开发上线的健康管理APP建立连接。该设备不但涵盖了三种治疗方法，且支持多种治疗方法、多穴位同时治疗，另针对诊断不详或情况复杂的使用者支持线上向专家咨询并获取相应治疗方案。

本申请提供了一种患者治疗信息的处理方法及装置，所述方法包括：基于排班表格提取出目标患者的治疗信息，基于每一目标患者的治疗信息生成目标患者的治疗日历，基于与治疗信息种类匹配的、预先配置好的标注标识，在治疗日历上标注治疗信息，得到标注后的目标治疗日历。本申请中，基于排班表格提取出目标患者的治疗信息，并基于治疗信息生成治疗日历，最终基于与治疗信息匹配的标注标识在治疗日历上标注治疗信息，通过日历的形式展示患者治疗信息，可以实现患者的治疗信息在周维度、月维度的展示，增加了治疗信息的展示维度，提高了展示的直观性，从而提高了患者治疗信息的查看效率。

本发明公开了一种基于异构数据的糖尿病弱监督分类方法，属于糖尿病类型诊断技术领域，包括：变分推理子模块，通过对去除冗余信息的静态指标数据构建高斯混合模型来拟合其分布，其后验概率分布用变分分布来近似，利用KL散度测量变分分布与后验概率的距离，最大化证据下界来求解最小KL散度，得到的潜在变量可反映出生理标志物数据的聚类归属；慢速对比学习子模块，通过对生理信号数据监测，利用慢特征分析方法挖掘动态监测数据的内在属性，形成正负样本对，构建基于慢速特征的慢速对比学习框架，学习生理信号的表征信息；证据集成模块对两个子模块结果通过改进的DS理论进行融合。本发明以在弱监督条件下构建多维互补特征与糖尿病类型间的映射关系。

本申请实施例公开一种大熊猫健康评估方法、装置、系统、设备及存储介质，方法包括：获取大熊猫排泄物图像；将大熊猫排泄物图像输入第一特征提取层，提取出粪便特征信息；将粪便特征信息输入分类层，得到预测结果及其相应的大熊猫健康评估等级；当大熊猫排泄物图像中提取出的粪便特征信息处于预设的正常范围、不良范围和异常范围时，则对应预测结果为正常排泄、不良排泄和异常排泄，大熊猫健康评估等级对应为健康、亚健康和疾病。通过摄像设备直接获取最新排出的粪便图像，使工作人员可以不用频繁进入圈舍收集到大熊猫粪便，通过深度学习模型统一评估标准，快速得到大熊猫健康等级，并有效减少工作人员的工作量以及减少对大熊猫生活的影响。

本发明提供一种多模态识别早期痴呆人群的方法、系统和设备，采用多种方法结合，纳入NPI量表、ApoE基因分型、人口学数据、外周血NfL及头MRI弥散建立机器学习模型，并利用外部队列数据ADNI验证，根据认知随访情况，将纳入人群分为认知稳定和认知下降两类，采用Lasso算法筛选变量，根据曲线下面积AUC作为评估指标对模型进行评估，本发明可以在社区老龄的痴呆转化人群的筛查中推广，从而进行早期干预和治疗，降低社会和家庭的负担。

本发明公开了一种基于人工智能的口腔辅助诊断与诊后随访一体化系统，涉及医疗技术领域，所述系统包括用户接入模块、自动问诊模块、诊断建议模块和诊后随访模块；所述自动问诊模块用于获取问诊对话信息，利用自然语言算法从问诊对话信息中提取问诊信息，根据所述问诊信息生成患者的初始病历；所述诊断建议模块用于基于患者的初始病历，利用智能辅助诊断模型进行初步诊断，获取初诊建议以供医生参考；所述诊后随访模块用于在就诊结束后，向患者发送经医生确认的临床诊断结果及诊后注意事项，根据所述临床诊断结果生成诊后随访计划。本发明能够有效的提高口腔医生的工作效率，优化诊前沟通，提高诊断效率和准确性，为患者提供更好的诊后随访服务。

本发明公开了一种湿热盐雾环境下复合材料结构抗冲击性能分析预测方法。首先对对复合材料进行湿热盐雾老化试验，获取其增重率随时间变化的吸湿规律，并对老化一定时间后的材料进行抗冲击性能试验，获取材料在老化一定时间后的抗冲击数据基于此活动抗冲击规律。基于吸湿规律和抗冲击性能规律进行抗冲击有限元仿真，并结合数值仿真方法开展弹道冲击仿真，预测在特定老化时间下复合材料的抗冲击性能。本发明湿热盐雾环境下复合材料结构抗冲击性能分析预测方法具有预测精度高、保证飞行安全的特点。

本公开提供了一种考虑内源性葡萄糖生产率的自适应闭环控制方法，在第一控制阶段中，利用闭环算法计算化学物质的目标剂量并对目标的葡萄糖浓度进行控制，在第二控制阶段中，获取低于第一葡萄糖浓度阈值的葡萄糖浓度为第二葡萄糖浓度数据，基于第二葡萄糖浓度数据对应的时间区间中的增速系数计算内源性葡萄糖生产率，基于内源性葡萄糖生产率对安全阈值进行调整，利用闭环算法计算化学物质的目标剂量并对目标的葡萄糖浓度进行控制。由此，能够利用第一控制阶段中的低血糖数据确定内源性葡萄糖生产率，再基于内源性葡萄糖生产率对安全阈值进行调整，进而能够对剂量的上限进行调整，提高葡萄糖浓度的控制效果。

本发明公开了基于区块链的电子病历自动溯源和后审计的快速授权方法，包括以下步骤；S1.初始化阶段：S2.上传病历数据阶段：S3.请求病历数据阶段：S4.起源数据审计阶段：本发明通过结合区块链技术和数据起源技术，提供了全新的电子病历追溯和授权分享模式，保障病人病历起源数据的真实性和完整性，实现自动访问控制，助力科学且高效的诊断，特别在授权不便的紧急情况下，提供自动放权与后审计解决方案，促进医疗数据的合规使用。

本发明涉及医疗信息系统领域，尤其涉及一种基于机器学习的2型糖尿病辅助决策系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据中模块、2型糖尿病知识库、策略网络处理模块、价值网络处理模块。本发明将循证规则与真实世界数据相结合，建立更符合实际情况的2型糖尿病规则库；通过分布式、多线程方式的训练策略网络和价值网络，预测患者可能的治疗方案及方案产生的价值，通过价值评价系统对治疗方案进行反馈，以获得推荐的方案排序及其对应价值，并将其应用在社区医院的糖尿病的管理上，为社区医疗机构2型糖尿病的管理提供有效工具。

本申请公开了一种用于分析仪的局部人体成分数据处理方法，涉及数据处理技术领域，包括：获取人体成分数据，根据时间分布序列，确定得到目标数据集合；基于目标数据集合，提取人体成分数据相关的成分变化特征，将成分变化特征与预设的对比库进行相似度比对，生成初步分析的人体报告；将初步分析报告输入成分回归模型，获取得到的成分预测数据，若单一成分出现异常，则获取其中最高的人体成分进行推荐，输出人体推荐方案；获取人体推荐方案输出后目标用户的人体交互数据，根据人体推荐方案，提取风险特征；基于风险特征、人体交互数据，输出第一补充变量和第二补充变量；能够实现不同个体在不同环境下的营养管理，提高营养管理的效率和适用性。

本发明公开了一种基于文献证据库的遗传病自动解读系统及方法，系统由数据上传模块、变异初筛模块、表型匹配模块和变异致病性判读模块共同集成，所述系统预置有文献证据存储库，本系统提供人工阅读文献证据项的直接来源，无需遗传解读人员逐一去查找对应文献，可直接获取该位点对应的来源于文献的证据项，证据项均根据ClinGen指南框架进行打分升降级的评定，降低人工参与位点致病性评级的程度，为遗传病报告出具提出一种简便、快速的分析方法，有利于位点评级的标准化与系统化，降低遗传解读人员的工作强度。

本发明提供了一种易于铜死亡的肝内胆管癌患者的精准诊断模型的构建方法及其应用，本发明先收集多中心肝内胆管癌患者的组织mRNA测序数据，以及泛程序性死亡(泛PCD)通路基因集；再基于泛PCD通路基因集进行训练数据集的单样本基因集富集分析(ssGSEA)，基于ssGSEA分析结果进行无监督聚类分析，从而筛选得到易于铜死亡的肝内胆管癌患者；通过加权基因共表达网络分析和机器学习算法进行易于铜死亡的肝内胆管患者的关键基因的筛选；最后基于关键基因构建易于铜死亡的肝内胆管癌患者的精准诊断模型。本发明构建的模型有助于临床医生对易于铜死亡的肝内胆管癌亚型进行早期预测，可指导临床医生为易于铜死亡的肝内胆管癌患者提供积极且精准的诊疗方案。

本申请涉及一种用于热冲压本构参数反演优化的联合仿真方法，其包括将热冲压材料制备成热拉伸试验设备的标准拉伸试样，获得原始拉伸数据；对原始拉伸数据的进行平滑处理，获得试验拉伸数据；对热冲压材料本构模型进行二次开发，将子程序嵌入仿真计算模块中，并对子程序进行流动应力更新；搭建仿真数据流，在命令台运行脚本实现自动调用的子程序进行计算，将试验拉伸数据导入目标数据中，确定目标函数，利用全局优化算法进行反演优化，获得最优的本构参数。本申请具有准确快速对热冲压材料本构参数进行确定，提高仿真预测精度和效率的效果。

本发明公开了基于生化检验大数据的智能指挥车及其控制系统，属于健康查体技术领域，指挥车主体内部设置有手术台、X光检测台、尿液检测仪、血液检测仪、加速度检测模块、惯性系数生成模块、风险系数生成模块和指示模块，指令类别包括手术指令和转运指令，若为手术指令，则医护人员需要在智能指挥车上对病患进行手术，若为转运指令，则医护人员可以对病患进行简单包扎后，再将病患转运至医院，这样既保证了病患能够得到更好的治疗机会，又能避免病患在转运的过程中，因为医疗车晃动而受到二次伤害，同时智能指挥车还能快速将其它伤员转运至医院，不必再等手术结束或者其它医疗车到达事故发生地，再进行后续的转运。

本发明公开了一种智能模拟亲友陪伴系统，涉及智能陪伴技术领域，该系统包括：注册登录模块、识别授权模块、场景设定模块、语音交互模块、智能学习模块、数据管理模块及通讯扩展模块；其中，注册登录模块，用于向用户提供隐私协议与特殊授权文件，在用户完成协议与文件的签订后注册成为合法用户，实现系统登录；识别授权模块，用于利用面部识别与声音识别技术录入被模拟用户的形象特征，并对形象特征的应用进行加密授权保护。本发明通过搭建虚拟数字化的模拟陪伴对象，以及相关场景与功能的构建与集成，有助于用户减轻孤独感，提供个性化的社交支持，尤其对那些缺乏亲友陪伴的人群，如孤独老人和留守儿童，具有积极意义。

本发明属于生物序列比对技术领域，提供了一种基于多线程计算的生物序列比对方法及系统，其技术方案为：基于原有OrderMinHash算法，通过优化编译参数、调用RabbitFx库快速解析FASTA文件、交换算法循环顺序优化访存、转换数据类型使用按位函数、优先队列等优化计算、使用AVX512指令集充分利用SIMD向量处理单元提升计算效率等优化单线程模型，并设计多线程计算模型，允许控制线程数，且通过负载均衡等方式保证加速比与线程数基本成正比，完成算法在通用多核计算平台上的优化。解决了传统方法序列对比效率低的问题。

本发明公开一种高值医用耗材管理系统及方法，涉及电子病历技术领域，该系统包括：录入端、设备科物流系统、采集端、医生工作站和医院信息系统；录入端用于将粘贴有条形码的高值医用耗材录入到设备科物流系统；采集端用于通过对高值医用耗材上的条形码进行扫描，将高值医用耗材从所述设备科物流系统出库，并将扫描到的条形码信息保存至医院信息系统；医生工作站用于从所述医院信息系统中提取高值医用耗材信息，将提取的高值医用耗材信息匹配到患者的电子病历信息中形成电子病历。本发明提高了工作效率。

本申请实施例提供了一种快速查看健康报告方法、系统及介质，该方法包括：通过历史大数据获取过敏源信息，将过敏源信息输入标准健康模型，并输出标准健康信息；采集用户生理信号，并对生理信号进行预处理，得到用户健康状态监测信息；将用户健康状态监测信息与标准健康信息进行比较，得到偏差率；判断所述偏差率是否大于或等于预设的偏差率阈值；若大于或等于，则生成健康风险信息；若小于，则生成健康报告，并将健康报告按照预定的方式进行传输；通过分析用户过敏源对用户标准健康信息进行智能生成，可以有效避免用户在进行监控状态检测过程中造成的误差，提前规避过敏源信息的干扰，提高健康报告的生成速率，实现健康报告的快速查看。

本发明公开了一种基于准正则模式的光学分析方法、系统、装置及存储介质，方法包括：获取纳米结构的结构信息和材料信息，构建纳米结构的三维或二维模型；获取辅助公式，通过辅助公式求解特征方程组，得到纳米结构的谐振子的本征谐振模式；获取入射光的参数；调用本征谐振模式，求得第m阶本征谐振模式的场激发系数和频率依赖系数；通过本征谐振模式、场激发系数和频率依赖系数计算得到纳米结构的电场和总极化电流场；通过场激发系数、频率依赖系数和总极化电流场计算得到纳米结构的消光截面、吸收截面和散射截面。本发明实施例实现了高效的光学分析计算，且避免了本征谐振模式之间的串扰，可广泛应用于光学技术领域。

本发明公开了一种依托医疗健康大数据平台的疾病诊疗与预测方法，方法包括：若患者为目标病种患者，则通过医生端和/或医疗设备获取患者的诊断数据；将诊断数据输入依托医疗健康大数据平台的疾病诊疗与预测模型，得到依托医疗健康大数据平台的疾病诊疗与预测模型输出的至少一个推荐治疗方案；其中，依托医疗健康大数据平台的疾病诊疗与预测模型根据历史目标病种患者的诊断数据、历史目标病种患者的诊断数据对应的历史治疗方案和疗效数据训练得到；向医生端发送推荐治疗方案，以使医生参照推荐治疗方案开具医嘱。本发明可形成连续的数据利用的依托医疗健康大数据平台的疾病诊疗与预测方法，解决了医疗业务中连续的数据利用无法开展的问题。

本发明公开了与驴体高性状相关的线粒体单倍群及其鉴定方法和应用，属于分子遗传学及育种技术领域，该线粒体单倍群包括HG_1和HG_2，线粒体单倍群HG_1和HG_2包含线粒体单倍型H_1至H_19。本发明基于德州驴品种的大规模群体进行线粒体基因组测序，鉴定出线粒体多态位点，并进行单倍型分型和单倍群划分，依据单倍群结果分析德州驴体高发育潜力，早期鉴定德州驴的体高性状；该方法简便快捷，经济成本低，同时适用于单个体和大群体检验，并且可在德州驴生长前期筛选聚类到单倍群HG_1的德州驴个体进行繁育，有效改良后代品种体高性状，提高育种效率，缩短育种周期，加速德州驴生长性状的育种进程。

本发明公开了一种基于胸片与EHR数据使用神经网络预测心力衰竭病人死亡率的方法，涉及心力衰竭病人死亡率的预测领域。通过将胸片与EHR数据进行预处理，处理异常值与缺失值；利用CNN+LSTMS图像模型处理胸片数据；利用线性回归模型处理EHR数据并融合图像模型的输出值输出预测值；使用数据集训练模型，最后用训练好的模型进行结果预测，输出预测死亡率。本发明将患者的病理信息、病情变化趋势信息纳入模型，极大地提高了患者的预后；且融合了胸片与结构化数据两种模态的信息，相比单一模态它提供了更全面的患者健康信息，提高了诊断的准确性和临床上的可解释性；构建了CNN+LSTM的混合模型，可以更好地提取时间序列胸片所包含的重要特征。

本发明公开了一种分子筛选方法，适于在计算设备中执行，该方法包括步骤：获取目标靶点的结构文件，所述结构文件为受体结构文件或受体‑配体复合物结构文件，所述受体结构文件包括受体分子，所述受体‑配体复合物结构文件包括配体分子和受体分子；提取所述结构文件所对应的药效团，作为所述目标靶点的药效团模型；对候选分子库中的每个候选分子进行构象搜索，得到每个候选分子所对应的多个构象；以及将每个候选分子的每个构象分别与药效团模型对齐，得到对齐度满足预定条件的多个候选分子作为目标分子。本发明还一并公开了适于执行该方法的计算设备。

本发明提供的一种老年期痴呆发病风险预测模型建立方法，所述建立方法包括：确定危险因素计分法；Cox回归模型概率法以Cox回归模型的发病概率P表示个体痴呆发病的风险；评价两种预测模型。危险因素计分法ROC的曲线下面积大于Cox回归模型概率法，并且危险因素计分法的特异度和灵敏度也优于Cox回归模型概率法。该结果提示危险因素计分法对老年期痴呆风险预测的效能更佳。

本发明公开了一种精神科病人自虐风险预警方法，涉及精神科防自虐技术领域。该精神科病人自虐风险预警方法，通过获取精神科病人的自虐相关信息计算出精神科病人的自虐风险评估指数，用于评估精神科病人发生自虐风险的概率程度；依照精神科病人的自虐风险评估指数划分精神科病人发生自虐的风险等级，所述精神科病人发生自虐的风险等级包括低风险、高风险；通过定期监测计划监测低风险精神科病人状态，利用实时监测计划实时监测高风险精神科病人状态；通过获取高风险精神科病人的监测信息计算高风险精神科病人的自虐倾向监测值，用于判断高风险精神科病人是否有发生自虐风险趋势；对高风险精神科病人存在发生自虐风险趋势的情况进行紧急预警处置。

本发明公开一种基于类器官细胞活力的药物敏感性分析方法及系统，该方法包括：获取类器官培养孔板中的目标样本信息；根据目标样本信息获取类器官培养孔板中类器官的ATP值；统计类器官培养孔板每个孔中类器官的ATP值，计算每个孔中类器官的细胞活力值；根据每个孔中类器官的细胞活力值拟合并绘制药物半抑制浓度分析曲线。该系统包括通讯模块、ATP值读取模块、药物敏感性分析模块和分析曲线绘制模块。本发明提供的方法及系统方便进行类器官实验过程中的药物敏感性分析，解决了以往分析药物敏感性仅能通过终点检测的方式实现分析的问题，可以在不同梯度下持续展示类器官的药物敏感性分析。

一种基于非负矩阵分解的scRNA‑seq数据补值方法，它属于深度学习和数据补值方法技术领域。本发明解决了利用现有方法对单细胞RNA测序数据中缺失值进行补值的准确率低的问题。本发明采取的主要技术方案为：步骤1、根据基因数据对细胞进行过滤，获得过滤后剩余细胞的RNA测序数据；对过滤后剩余细胞的RNA测序数据进行归一化、基因筛选和对数转换生成矩阵X；步骤2、对矩阵X进行分解，得到特征矩阵和系数矩阵；步骤3、根据特征矩阵构造自编码器的输入矩阵，将输入矩阵作为自编码器的输入，通过自编码器输出填补后的特征矩阵；步骤四4、对填补后的特征矩阵依次进行分解还原、对数还原和反归一化，得到补值结果。本发明方法可以应用于RNA测序数据补值。

本发明提供了一种基于极深卷积神经网络的泛癌病理诊断系统，包括样本获取模块用于根据癌变器官种类在病理样本数据库中获取多种切片样本，并将多种切片样本输入到极深卷积神经网络中；图像标注模块用于对多种切片样本进行预处理获得海量图像块，基于历史诊断结果分别对所述海量图像块进行像素级癌标注，获得训练图像块；模型训练模块用于基于训练图像块对极深卷积神经网络进行训练，建立泛癌病理诊断模型；辅助诊断模块用于基于泛癌病理诊断模型对输入的待诊断切片进行诊断，获得像素级诊断结果，本发明快速准确地识别和定位肿瘤细胞、分级肿瘤恶性程度，减少主观判断的影响，提供一致性和可重复性的诊断结果，为医生提供可靠病理诊断参考基础。

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种患者数据的质控方法、装置及计算机可读存储介质。本发明质控装置包括从数据库中获取未质控的患者数据；从数据库中获取规则列表；对于每个未质控的患者数据，从所述规则列表中提取未执行的当前规则，利用所述当前规则对所述待质控的患者数据进行质控，直至将所述规则列表中的所有规则执行完毕。本发明通过对医生填报的患者数据依照规则进行自动检测，从而对医生填报的患者数据进行及时评判。在出现错填、漏填等事件的发生时可以及时纠正，从而使医生或患者及时掌握患者相关情况。

本发明公开了一种使用图转换器进行药物反应预测的多模态方法，属于药物反应预测技术领域，包括以下步骤：S1、获取细胞系数据和药物反应信息，计算基因通路活性评分；S2、获取化合物的药物数据并构建药物分子图；S3、通过结合图转换器的图同构网络提取药物特征；S4、通过深度神经网络提取细胞系特征；S5、将提取的药物特征和提取的细胞系特征经过全连接层进行药物反应预测。本发明采用上述的一种使用图转换器进行药物反应预测的多模态方法，该方法具有优越的性能，在对未知药物细胞系对和异种移植物的预测具有很强的泛化能力和适用性。