特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕

本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种心肌梗死术后主要不良事件的风险分层方法、系统及设备。包括获取心脏磁共振图像；通过CMR‑FT对所述心脏磁共振图像计算得到左心室周向的机械离散和/或左心室纵向的机械离散；基于所述左心室周向的机械离散和/或左心室纵向的机械离散进行风险分层得到分层结果。本申请通过计算左室周向机械离散、左室纵向机械离散、左室机械离散与QTc间期的相关性进行心肌梗死术后主要不良事件的风险分层，能够有效进行患者不良事件的风险预测，具有很好临床价值。

本申请涉及一种个人健康风险评估技术领域，具体涉及一种面向完全性前置胎盘产妇的产后出血预测方法及评分系统。该面向完全性前置胎盘产妇的产后出血预测方法，包括：获取第一产妇信息，第一产妇信息包括血清纤维蛋白原浓度、既往剖宫产次数以及产前出血参数，产前出血参数用于表征有无产前出血；将第一产妇信息输入产后出血预测模型；产后出血预测模型输出产后出血概率。本申请的技术方案，可以针对完全性前置胎盘的产妇，在术前评估产妇发生术后出血的风险，评估风险所采用的参数即便在基层医院也容易获得且不易出错，实现方便并易于推广。

本申请公开了自闭症评估系统、电子设备和计算机可读存储介质，涉及智慧医疗技术领域。其中，系统包括：运动捕捉设备，被配置成采集目标对象的动作姿态信息；面部识别设备，被配置成采集目标对象的面部表情信息；语音识别设备，被配置成采集目标对象的语音信息；眼球运动追踪设备，被配置成采集目标对象的眼动信息；处理器，被配置成基于动作姿态信息获取目标对象的动作姿态控制相关特征；基于面部表情信息获取目标对象的面部表情相关特征；基于语音信息获取目标对象的语言表达相关特征；基于眼动信息获取目标对象的眼球运动相关特征；将动作姿态控制相关特征、面部表情相关特征、语言表达相关特征和眼球运动相关特征输入评估模型，获得评估结果。

本发明公开了一种卵巢癌患者化疗敏感性预测模型的训练方法和装置，属于智能医疗技术领域。该训练方法包括：获取卵巢癌患者化疗脱敏的诊疗数据；根据所述诊疗数据构建训练样本；利用所构建的训练样本，采用LightGBM方法进行训练，通过对比得到效果最优的卵巢癌患者化疗敏感性预测模型。该模型可以自动预测卵巢癌患者对化疗的敏感性。另外，通过真实的诊疗数据作为训练数据得到的结果参考价值高。而且，本发明得到的模型，是在大量实验基础上通过对多种模型效果进行比对得到的，结果表明，本发明提供的模型表现出比其他对比模型更好的效果，AUC达到了0.7594。

本发明公开了一种标志物在手术中患者低温风险中的应用，模型构建方法及系统，其中，本发明采用标志物为年龄、BMI、手术方式、基础心率、基础体温、吸烟史、既往手术史、血肌酐作为预测因子构建手术中患者低温风险的预测模型，本发明利用预测模型来计算每位成人手术患者术中发生低体温的概率，为及时进行术前预防和针对性治疗提供了依据。

本发明涉及宠物管理技术领域，具体为一种基于物联网多宠互动娱乐的管理系统及云平台；该系统包括数据采集模块、服务器、数据分析模块和互动管理模块；通过全面综合分析宠物的活跃状态、健康状态和体型状态以得到喂食策略，帮助用户实现科学喂养；同时进一步深化分析宠物的精神状态和健康状态以生成健康预警信号或互动信号，以及时发现宠物的健康问题或提供娱乐互动建议，从而促进宠物的身心健康和幸福感。

本发明公开了基于深度学习的2型糖尿病肾病风险预测方法及系统，涉及数据处理技术领域。该方法包括获取2型糖尿病患者的临床数据，提取特征信息和数据；将特征信息作为输入，构建LSTM糖尿病肾病预测模型，输出对DKD风险的预测；将特征数据分为训练集和验证集，分别对预测模型进行训练和验证，获取训练和验证的性能指标，并进行差异校验，当差异校验值小于预设的阈值时，进行预测模型调整；通过分析患者的临床数据，利用LSTM模型处理时间序列数据，能够更准确地预测DKD的风险；能够早期识别高风险患者，从而允许及时的干预，有助于减缓或防止疾病的进展；通过持续监测患者数据和模型性能，可以及时调整预测模型，确保其准确性和相关性。

本发明属于人工智能与医学诊断技术领域，公开了一种实时心力衰竭风险评估的系统及方法，数据收集模块使用可穿戴设备实时收集患者的生理参数，通过移动应用程序收集患者的自我报告数据；数据处理与分析模块对收集到的数据进行清洗、标准化和去噪处理，使用机器学习算法对数据进行分析，识别潜在的风险模式和健康状况变化；风险评估模块结合患者的历史健康记录和实时数据，使用人工智能算法进行风险评分，评估患者心力衰竭的风险程度；用户界面为医生和患者提供风险评估报告以及基于风险评估的个性化管理建议。本发明显著提高心力衰竭风险评估的实时性和准确性，有助于患者更好地了解自己的健康状况，提高自我管理能力。

本发明涉及医疗领域，特别涉及一种基于图神经网络的II型糖尿病并发症协同预测方法，包括获取糖尿病并发症医疗数据，对医疗数据进行数据预处理；根据糖尿病患者患病情况构建患者‑疾病关系图，根据患者‑疾病‑患者元路径构建患者‑患者关系图，根据糖尿病并发症之间的相似性构建疾病‑疾病关系图；通过三种关系图构建全局异构图，利用图学习器分别对患者‑患者关系图和疾病‑疾病关系图进行优化；利用图神经网络学习提取全局异构图中糖尿病患者之间和糖尿病并发症之间的潜在关系并输入到糖尿病并发症协同预测模型中，预测糖尿病患者各种糖尿病并发症的发病概率；本发明解决目前糖尿病并发症的协同预测问题，提升模型预测的准确率。

本申请提供一种脑卒中患者的社会参与状态评估方法，包括：获取脑卒中患者的社会参与数据；识别所述社会参与数据中影响患者社会参与的主要因素；根据所述主要因素在社会参与中的重要性，确定各个所述主要因素的分配权重；根据所述主要因素及其分配权重制定评估模型，以及根据所述评估模型制定评估量表；根据所述评估模型和所述评估量表确定脑卒中患者的社会参与等级。本申请通过患者社会参与的多个主要因素以及这些主要因素的权重，准确全面的进行患者社会参与度的评估，提高了评估准确性。

本申请提供了一种用于基因分子诊断的供应链平台，所述供应链平台包括样本送检端、冷链物流端、样本检测端和服务器，所述样本送检端，通过扫描与样本对应的特征码或通过在样本列表中对样本进行选择操作，确定待送检样本；所述冷链物流端，用于根据服务器所传输的待送检样本的信息，将待送检样本通过冷链物流将待送检样本运送至分子诊断中心；所述样本检测端，用于获取待送检样本的样本信息，并根据所述待送检样本的样本信息，确定分子诊断中心是否接收所述待送检样本。达到信息互联互通，实现区域样本送检、冷链物流、样本检测一体化管理的效果。

本申请提供一种睡眠监测项目确定方法、装置、设备及存储介质，涉及睡眠监测技术领域，方法包括：获取目标患者的脑卒中类型，根据脑卒中类型，确定目标患者待监测的第一睡眠事项；根据目标患者的基本信息，对第一睡眠事项进行调整，得到第二睡眠事项；获取目标患者的历史脑卒中检测数据，根据历史脑卒中检测数据，确定目标患者待监测的第三睡眠事项；判断目标患者是否存在脑卒中的伴随疾病，若存在伴随疾病，则根据伴随疾病，确定目标患者待监测的第四睡眠事项；结合第二睡眠事项、第三睡眠事项及第四睡眠事项，制定目标患者的最终睡眠监测项目。本申请具有的技术效果是：针对每个患者特有的情况进行个性化设计，提高监测结果的准确性。

本发明公开了基于防漏免等原理的社区卫生机构服务提供装置及方法，涉及社区卫生机构服务提供装置技术领域；本发明通过本装置通过信息获取模块：获取用药人员的药单、医嘱信息，再通过处理模块：用以对信息获取模块所获取的用药人员信息进行统计，并筛选出相同时间、相同病房内的用药人员药单、医嘱并进行整合，使得在同一时间需要服药的用药人员能够在同一时间内能够进行服药，进而避免防漏，也无需进行长时间等待，随后通过显示屏显示出用药人员药单和医嘱信息，方便医护人员进行配药，再通过分类分层组件，方便对不同用药人员的药品、用品进行分层分类放置，避免遗漏、缺。

本发明提供了病案质控知识库编辑不停机生效方法、装置、设备及介质，包括获取待质控的病案首页的完整数据，对完整数据进行转化，生成键值对形式指标数据，判断是否需要修改质控规则文本；当不需要修改质控规则文本时，从存储数据库或磁盘文件中读取使用领域语言书写的质控规则文本，将键值对形式指标数据和领域语言对象发送至预设的领域语言执行引擎模块中，对质控规则文本进行转化，生成领域语言对象；将键值对形式指标数据作为输入数据，调用领域语言执行引擎模块对键值对形式指标数据和领域语言对象进行预处理，生成检验结果，并根据校验结果返回病案的检测结果。此外，传统病案质控方法存在无法不停机更新，无法升级，无法修改规则的问题。

本发明公开了基于多模态识别神经退行性疾病生物标志物的方法和系统，包括以下步骤：步骤S1,选择患者和健康个体数据分析参与者；步骤S2，EEG记录与数据预处理；步骤S3，对EEG数据进行溯源分析；步骤S4，对EEG数据进行频谱分析功率谱密度，FC分析和图论分析；步骤S5，进行MRI、PET采集和分析；步骤S6，对MRI FC分析和PET进行ROI分析；步骤S7，统计分析各生物标志物的关联性。本发明结合静息状态EEG和MRI的生物标志物，克服了单一方法的局限性。这种整合提高了识别的准确性，并提供了监测疾病进展的新方法。我们对EEG生物标志物作为反映iRBD患者神经退行性变的早期特征提供了验证方法。

本发明涉及一种血管性认知障碍疾病风险预测系统和方法，包括：基本数据采集模块，用于采集受试者的基础信息，并按照字段整理后输入发病风险预测模块；生化指标采集分析设备，用于采集受试者血清、血浆、全血样本，分析其中指标数值后输入发病风险预测模型；发病风险预测模块，用于基于基本数据采集模块、生化指标采集分析设备输入的数据，进行发病风险预测。通发明方案可以在血管性认知障碍发病前进行预测，预测结果可以为临床医生对高危人群的提前干预提供参考，在可能的情况下减少因病情发展隐匿以及患者本人的不重视导致的重度痴呆的发生。

本发明提供一种基于双向多模态注意力网络的肝性脑病预测模型及方法，包括数据特征提取模块、图像特征提取模块、双向多模态注意力模块、自注意力模块和预测模块。本发明提出一种能够综合利用样本信息、又能够提升检测效果的基于双向多模态注意力网络的肝性脑病预测模型及方法，可以有效的模型的收敛速度，减轻噪声带来的影响，提高模型的性能表现，克服现有肝性脑病预测方法预测准确率不高、以及未能综合利用脑部图像和临床数据信息的缺陷。

本发明公开了一种低氧运动状态下人体健康状态检测分析系统，包括：信息采集模块，用于采集用户在进行低氧运动过程当中的生理特征信号以及人体与外部环境之间的气交互信息；信息处理模块，用于根据生理特征信号提取生理状态特征，并判断用户当前生理状态特征是否符合预设的生理状态特征要求；反馈调整模块，用于根据判断结果基于预设的处理策略对供氧设备参数进行自动调整并提出运动建议。通过本发明，能够实现对低氧运动中的用户人体健康的检测分析，并最终根据分析结果提供低氧运动设备的反馈调整以及对用户进行建议来提高用户低氧运动的效率，同时降低低氧运动为用户生命健康带来的风险。

本发明提供一种基于深度学习的左心室射血分数自动检测方法，涉及医学辅助检测技术领域。针对初级医疗中缺少能够自动准确使用心电图预测LVEF值方法的问题，训练了一种基于心电图的深度神经网络自动预测LVEF，解决初级医疗中缺乏LVEF值预测方法的问题，为临床诊疗提供重要参考。本发明使用深度学习模型实现左心室射血分数的自动预测，在多个心电图上进行测试，结果表明该方法在多数心电图上，能够较为准确地估算LVEF值，运算速度满足实时性要求。本发明实现方法简单，运算速度快，结果准确性高，不依赖于医生的临床经验，达到了临床应用的要求。

本发明公开了一种电子病历生成方法、装置、终端设备及存储介质。响应于电子病历建立请求，接收病人的医疗信息，从所述医疗信息中提取第一序列化数据，向用户展示可供点击的人体数字模型；获取用户点击所述人体数字模型而返回的点击坐标，通过所述点击坐标，获取病症器官，生成所述病症器官相应的病症打勾列表，向用户展示所述病症打勾列表；获取用户勾选所述病症打勾列表而返回的第二序列化数据，根据所述第二序列化数据，生成相应的病历打勾选项表格，并向用户展示所述病历打勾选项表格；获取用户勾选所述病历打勾选项表格而返回的第三序列化数据，并结合所述第一序列化数据，生成格式化电子病历。通过本申请，可以提高病历书写效率以及准确性。

本申请涉及生物信息学领域，具体提供一种心原性猝死疾病遗传变异解读报告系统、构建方法及其应用。本申请通过筛选确定不同等级99个心原性猝死相关基因集合，进一步构建心原性猝死筛查突变SCDVar数据库及其自动化解读报告系统，能够将任何技术鉴定得到的遗传变异一键式生成携带者的分子诊断报告，同时可上传至自有的猝死致病变异数据库。相比传统，本申请解读系统能够缩短解读周期，降低解读难度，具有解读效率高、准确率高等优势，同时本申请解读系统还可实现定期重解读。

本发明涉及灾害救援技术领域，具体为基于深度学习方法的非接触式伤员伤情评估系统，该系统由无人机、数据采集、AI模组、一体化地面站系统四部分组成；无人机部分：无人机在智能飞行驾驶仪控制下完成自主起飞、空中巡航、起飞点自主降落、操作人员在便携式地面站上实时监控飞机飞行状态，完成不同载荷对应的飞行任务；数据采集部分：数据采集通过三光吊舱来实现，三光吊舱包括可见光、红外、激光测距等三大特性。该基于深度学习方法的非接触式伤员伤情评估系统与方法，通过在非接触式伤员伤情评估系统应用与无人机平台中，进行初步的伤情评估，该方法便捷高效，为救援队伍提供了极大的便利。

本公开提供了一种饮酒状态预测方法、系统、电子设备和计算机存储介质。其中，饮酒状态预测方法，包括：获取与待检测对象对应的光谱信息和生理信息；基于饮酒状态预测模型，将光谱信息和生理信息进行特征融合，得到融合信息，根据融合信息对待检测对象的饮酒状态进行预测处理，得到多个预测标签及其对应的预测概率，其中，多个预测标签分别对应多种不同的饮酒状态，饮酒状态预测模型中携带有待检测对象的饮酒状态和融合信息的对应关系；将多个预测概率中最大值所对应的预测标签，确定为待检测对象的饮酒状态的预测结果。

本发明涉及医学检验数据分析处理技术领域，具体涉及一种医学检验临床数据智能管理方法及系统。本发明结合与待分析指标数据具有变化关联的参考指标数据分析所采集的每个待分析指标数据的噪声可能性，进一步结合待分析指标数据所处局部范围的异常程度及其局部突变程度分析其为真实失常的可能性，从而得到每个待分析指标数据的置信突变程度，进而对预设显著性阈值进行修正，降低对噪声数据的误判率，提高对真实异常的待分析指标数据的检测准确性以提高智能管理效果。

本发明公开了一种基于领域知识增强的医疗影像报告自动生成方法及系统，方法包括：对数据集进行预处理；利用先验知识探索模块提取报告文本数据的语料特征，将语料特征筛选后，获得统一的领域先验知识集；利用视觉特征提取模块提取医疗影像数据的视觉特征，获得视觉特征信息；利用文本特征编码模块对领域先验知识集进行向量化和嵌入处理，获取语义特征信息；采用图文对应的方式对视觉特征信息与语义特征信息进行对应处理，对视觉特征信息与语义特征信息进行对齐关注处理，结合结果输入解码器，预测获取医疗影像报告。本发明不仅提高了应用在不同数据集的泛化能力，同时能够使得模型利用统一的领域知识能够学习到更多有用的视觉特征。

本申请涉及医疗信息化技术领域，尤其涉及一种儿童慢性病的全生命周期管理系统及方法，采集待管理儿童的同龄段就诊记录、儿童慢性病元数据、区域儿科诊室、个人就诊记录，输出各诊疗分区的疾病关联特性；通过历史病患数据库对各诊疗分区的诊疗周期分析，输出各诊疗分区的诊疗周期；根据各诊疗分区的历史发病属性及周围分区状态，依据发病周期包含完整生命周期的原则，对预警慢性病发病周期规律参考表进行边界调整，输出最终预警慢性病发病周期规律参考表。本发明充分考虑儿童患慢性病时呈现的阶段性周期特点，对诊疗分区的疾病关联特性进行充分分析，对儿童慢性病进行全生命周期管理。

本发明公开了基于自适应特征工程的多原发癌患者预测方法及装置，方法包括：将获取到的数据源进行数据清理，包括缺失值处理、离群点处理等；在得到的特征的基础上，通过数据变换方法库进行特征变换，经过特征选择得到新特征输入至多原发癌患者预测模型进行训练；利用机器学习，在得到的训练集样本的基础上训练模型，获取评估效果，计算奖励因子；更新选中概率向量，将选中概率向量归一化；在每月获取新数据之后，进行新特征构造，训练多原发癌患者预测模型，对模型进行月度预测迭代。本发明利用自适应特种工程的方法构造特征，提高特征构造效率，降低人力成本，并结合机器学习方法，从整个模型的系统层面优化特征选择过程，提升模型的预测效果。

本发明公开了一种肺转移模型的训练方法、识别方法、系统、设备及介质，其中，该训练方法通过获取原始的肺部影像集；对所述肺部影像集进行预处理，得到影像训练集；对所述影像训练集进行特征提取处理，得到影像特征集；对所述影像特征集进行相对筛选处理，得到相对特征集，所述相对特征集用于记录所述影像特征集中的所有所述肺部特征数据之间的相对变化量；根据所述相对特征集，对初始化的肺转移模型进行更新，得到训练好的肺转移模型。该训练方法通过对影像特征集进行相对筛选处理，得到记录所有肺部特征数据之间的相对变化量的相对特征集，使得肺转移模型可以有效、及时地预测恶性肿瘤患者的肺转移风险。本发明可广泛应用于图像处理技术领域。

本发明涉及眼部护理领域，尤其涉及非生理性眼轴增长量的预测方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：根据各用户类型对应用户的眼轴影响因素数据、近视程度，确定各用户类型对应用户的近视非高度近视眼轴影响因素、高度近视眼轴影响因素；进而根据非高度近视眼轴影响因素和高度近视眼轴影响因素分别对应的眼轴影响因素数据、非生理性眼轴增长量，对各用户类型对应的第一预测模型、第二预测模型进行训练；根据训练完成的第一预测模型、第二预测模型，分别对各用户类型对应的近视程度为非近视、近视非高度近视的待预测用户的非生理性眼轴增长量进行预测。通过本申请的方法，能够预测非生理性眼轴增长量，提高了预测准确率。

本发明提出一种COVID‑19新增感染趋势预测方法和装置，采用多种时间序列分别训练预测模型，获得包含多个维度的特征信息的最终预测结果，不止包含了连续时间的特征，还能包含周期性间隔的时间中所包含的特征信息。并采用多模型综合的方式，可以有效增强方法的鲁棒性和最终的预测精度。

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种远程健康监测方法及其系统，该方法包括：获取在预设时间内测得所述用户的第一血压值和第二血压值；基于第一收缩压值和第二收缩压值，计算收缩压差异值，并基于第一舒张压值和第二舒张压值，计算舒张压差异值；基于用户的年龄信息获取健康评估模型；基于健康评估模型、收缩压差异值和舒张压差异值，对用户的健康状态进行评估，得到用户的健康评估结果。本申请实施例提供的远程健康监测方法通过多种传感器采集血压值，再结合用户的年龄信息确定出的健康评估模型对用户的血压值进行量化，实现了对于不同年龄段的用户进行精准的健康监测，从而提高了用户的血压健康状态的远程监测准确性。

本发明涉及智能茶饮冲泡技术领域，具体公开了一种茶饮冲泡控制方法、系统、电子设备及可读存储介质，步骤一：获取冲饮设备的外因数据，对冲饮设备状态判断；基于冲饮设备能够进行茶饮冲泡，获取茶饮冲泡项目，根据茶饮冲泡项目调用对应的茶饮冲泡行为信息；在冲泡过程中对茶饮冲泡索引信息进行获取，将茶饮冲泡索引信息与茶饮冲泡行为信息进行对比，完成对茶饮冲泡过程中冲泡温度和冲泡时间的调整；获取茶饮冲泡后的茶汤，对茶汤中茶多酚含量进行采集，通过处理得到冲泡茶仓首次冲泡后至冲泡茶仓复泡的间隔时间内冲泡茶仓茶多酚偏离值，基于冲泡茶仓茶多酚偏离值向冲泡茶仓内补入新茶，以实现首次冲泡茶汤品质与复泡茶汤品质相接近。

本发明公开了一种基于用户集群感知的智能指环控制方法及装置，该方法包括：获取目标用户对应的指环监测数据和指环操作数据；根据每一所述目标用户对应的所述指环监测数据，基于神经网络算法，确定每一所述目标用户对应的用户健康参数；根据每一所述目标用户的所述指环操作数据，确定每一所述目标用户对应的用户集群的用户操作习惯；根据所述用户操作习惯和所述用户健康参数，确定每一所述用户集群的目标指环设备对应的工作策略；所述工作策略用于限定所述目标指环设备对应的启动频次和工作时间。可见，本发明能够考虑到用户的健康和操作习惯来调整指环的工作策略，以提高指环设备控制的智能化程度和工作效率，优化指环设备的工作耗能。

本申请公开了一种手术室行为管理数字底座、系统、方法与电子设备，涉及数据处理的技术领域。手术室行为管理数字底座包括身份绑定模块、标签识别模块与行为管理模块。身份绑定模块被配置为将手术室人员的身份信息与电子标签信息绑定并生成绑定记录；标签识别模块与身份绑定模块通信连接，被配置为接收第一电子标签信息，并根据第一电子标签信息与绑定记录确定目标身份信息；行为管理模块分别与标签识别模块、各个业务管理子系统通信连接，被配置为基于业务管理子系统发送的手术室行为数据及其对应的目标身份信息进行记录与统计，并根据统计结果输出管理提示信息。本申请具有提高手术室行为管理规范性、全面性、便捷性的优点。

本发明公开了一种持续葡萄糖监测数据时间序列分析方法，该方法包括：获取持续葡萄糖监测的原始数据文件；根据预配置的标准化数据的格式，对所述原始数据文件进行解析，得到预设数据文件；对所述预设数据文件进行缺失数据预测处理，得到目标缺失数据的估计值；根据所述目标缺失数据的估计值进行缺失数据填补，得到标准化数据文件；对所述标准化数据文件进行离群值检测处理，得到离群值；根据所述标准化数据文件以及所述离群值，输出目标文件。本发明可以提升持续葡萄糖监测数据的分析效率，提高持续葡萄糖监测数据分布的准确性以及监测数据的准确性，更直观反映监测参数集合，可广泛应用于持续葡萄糖数据分析领域。

本发明公开一种基于纳米孔测序的多样本自动化分析方法、系统及设备，涉及生物信息自动化分析领域。首先依据多样本的样本类型配置任务参数文件，包括文件夹监听参数、结果存储路径参数以及脚本库参数；在执行测序任务时，读取并解析任务参数文件，当监听到有新的测序数据产生时，识别其barcode编号并将测序数据所在文件夹、文件名以及需要执行的分析流程参数整合成分析任务；调用生物信息学软件以及分析流程脚本文件，并行执行分析任务，将分析任务的分析结果以及日志进行存储；待所有分析任务完成，将分析结果以barcode编号为单位进行合并。本发明能够有效避免人工设置分析参数导致的分析出错，缩短任务分析时间，提高分析效率。

本公开涉及一种采用量子计算的分子筛选方法及相关装置，该方法包括：获取待筛选分子的分子结构数据，并从待筛选分子中选取目标分子；接收量子计算机发送的目标分子的分子特性数据，并基于目标分子的分子特性数据和分子结构数据对预设机器学习模型预设的机器学习模型进行训练，得到满足预设训练条件的机器学习模型；利用满足预设训练条件的机器学习模型计算待筛选分子的分子特性数据，并基于待筛选分子的分子特性数据从待筛选分子中选取候选分子；将候选分子的分子结构数据发送至量子计算机，接收量子计算机发送的候选分子的分子特性数据，并基于候选分子的分子特性数据从候选分子中选取分子作为筛选出的分子。

本发明涉及核酸检测的技术领域，公开了核酸检测自动化收纳方法，包括以下步骤：1)、收纳服务站的服务器读取检测者的身份证信息；2)、服务器将检测者的身份证信息与收纳服务站中待进行收纳咽部样本的试管的编码绑定；3)、检测者通过收纳服务站领取咽拭子以及检测辅料，收纳服务站通过标准化的采样引导视频，引导检测者利用咽拭子采集咽部样本，并将咽部样本置于收纳服务站中的试管内；检测者通过身份验证后，支付费用，通过采样引导视频的引导，自动进行咽部样本采样，将咽部样本置于试管中，由收纳服务站将装置有咽部样本的试管进行收纳，整个过程实现自动化操作，无需医护人员的操作，检测效率高。

本申请实施例提供一种智能机器人辅助诊疗方法、系统、智能机器人及存储介质，智能机器人能够识别需要诊疗的患者的身份信息，并基于患者的身份信息从医院信息系统获取患者的已有医疗信息；以及请求云端利用医疗大语言模型基于患者的已有医疗信息确定针对患者的多个问诊问题，并基于多个问诊问题与患者进行多轮对话，以获取多个问诊问题的问诊结果信息；以及请求云端利用医疗大语言模型基于多个问诊问题对应的问诊结果信息和已有医疗信息对患者进行诊断，得到患者的新的医疗信息，并将患者的新的医疗信息记录到患者的电子病历中。由此，智能机器人可辅助医生完成患者的诊疗任务，节约了医生的时间，提高了诊疗效率，减少了诊疗失误的情形的发生。

本发明公开了一种用于智能驾驶的控制系统及方法，涉及智能驾驶技术领域，包括数据采集模块采集车况以及心脏病患者数据；数据分析模块判断心脏病患者的身体状态；车辆控制模块控制车辆停靠在安全位置；急救模块获取附近医院位置并向附近医院发送车辆位置信息以及心脏病患者实时身体数据进行自动求救；数据存储模块将心脏病患者的实时身体状态以及实时身体数据下所对应的身体状态存储到日志文件中；本发明通过数据分析模型判断心脏病患者的身体状态，并在发生紧急情况时自动停靠车辆、发送求救信号，减少患者发生意外的风险，确保患者能够及时得到救护并送往医院进行治疗，提高心脏病患者的安全性和急救的效率，提高救援的效率和速度。

本发明公开了一种乳房相对位移减少率的测试装置和方法，所述测试装置为运动假人，所述运动假人包括动力装置和设于动力装置上的软体假人，所述动力装置采用专利CN202111588268.8中的运动假人动力装置，所述软体假人包括假人本体和设于假人本体底部的底板，所述假人本体包括骨骼层、肌肉层、脂肪层、皮肤层和乳房内部填充层，且，在骨骼层与肌肉层之间以及肌肉层与脂肪层之间分别设有纱布层。本发明提供的乳房位移减少率测试装置，更加符合乳房位移减少率客观测试的要求；本发明提供的乳房相对位移减少率的测试方法，可以科学快捷地测试和计算乳房相对位移减少率，不仅提高了测试效率，节省了测试成本，且参数更加符合测试要求。

本申请涉及单细胞的混样拆分技术领域，公开了一种基于SNP多态性的单细胞barcode身份识别方法，使用人类的SNP变异位点数据库进行位点的确定进行验证和识别，在本申请中，SNP能很好的在减少实验环节方面的干扰，通过不同人的SNP位点直接在fastq层面识别差异，最终通过位点的差异权重进行身份的识别，很好的降低了人为的干扰，提高多样本的单细胞拆分的准确性。

本申请涉及生物信息技术领域，具体涉及一种目的植物有害突变位点及有害突变总值的鉴定方法和应用。该方法包括：鉴定得到目的植物基因组中的进化保守位点及其保守程度值；以目的植物为材料，鉴定得到目的植物的SNP突变位点；根据进化保守位点和SNP突变位点信息，鉴定得到目的植物的有害突变位点及其有害突变效应程度值；计算目的植物的有害突变总值。本发明方法可全面鉴定全基因组有害突变及其效应大小，并准确估算其传给后代的有害突变总值，从而指导自交系构建起始材料的选择及自交系的构建。根据有害突变信息，进一步开发新的全基因组预测模型预测其表型指导植物的选育，缩短植物育种周期。

本发明公开了一种基于卷积神经网络的健康档案整合方法、设备及介质，包括：收集个体的病历记录与医疗记录，生成健康数据集；对健康数据集进行预处理，对健康数据集进行特征提取，生成适合用于模型学习的信息表达；构建多通道卷积神经网络模型，通道用于处理单一类型的信息表达，基于该模型，对不同类型的数据特征进行通道融合，对融合后的所有特征维度进行特征提取以实现去重与分类，进一步整合形成个体的健康档案。针对健康档案信息数据的时间序列变化特征和历史就诊病历信息，通过本发明可以结合健康档案信息数据时间序列变化特征对健康档案信息数据缺失补充。提高医护对患者病历的检索情况，并提高对患者的问诊准确率。

本发明公开了一种高Mn、高Al含量轻质高强钢的成分优化设计方法，属于金属材料技术领域。该方法包括以下步骤：以奥氏体基Fe‑Mn‑Al‑C轻质高强钢所限定的化学成分范围为基础，制定出合金钢化学成分；经过热力学计算软件JMatPro计算后，得到不同合金不同温度下各相含量性质图；基于不同合金不同温度下各相含量性质图，调整优化微合金元素在合金中的含量，确定出调整后的合金元素成分的取值范围，得到优化后合金的化学成分；按照优化后合金的化学成分称取原料进行熔炼、加工成形得到高Mn、高Al含量轻质高强钢。通过本发明的设计方法，制备得到的合金钢具有较低的密度、较高的强度，同时还具有较好的延伸率。

本发明涉及基于大数据营养餐个性化自动配餐系统及其配餐方法，配餐系统包括：获取模块，用于获取并储存待检测用户的基本数据；检测模块，用于检测用户身体状况；配餐模块，根据检测模块数据为用户匹配营养餐并生成热量表以及营养表；餐食建议模块，根据检测模块数据为用户匹配三餐建议，并记录餐食形成热量表以及营养表；运动建议模块，根据用户的基本数据、热量表以及营养表形成运动建议，并记录用户运动形成热量消耗表，本系统有益于根据用户的基本数据以及检测数据为用户匹配适合的餐食，并根据匹配的餐食给出相对应的运动建议，将身体数据、餐食数据以及运动数据透明化一体化，实时监控用户身体状况，根据用户需求匹配餐食以及运动。

本发明公开了一种环肋圆柱壳弹塑性屈曲临界载荷确定方法，包括以下步骤：S1、获取环肋圆柱壳的尺寸和材料参数，构建环肋圆柱壳哈密顿控制方程；S2、通过分离变量法计算环肋圆柱壳哈密顿控制方程的本征向量，得到第一～第三本征参数；S3、根据第一～第三本征参数构建广义位移表达式；S4、将广义位移表达式代入固支边界条件，得到固支边界条件下环肋圆柱壳弹塑性屈曲临界载荷。本发明可以突破半逆法的限制，不需要事先假定解的形式，可应用于环肋圆柱壳的设计，本发明能够高效、准确的得到环肋圆柱壳的弹塑性临界载荷，相较于传统方法，显著扩大了应用范围，能够得到不同边界条件下环肋圆柱壳临界载荷。

本发明提供一种基于知识图谱的人机结合冠状动脉血管影像报告系统，首先构建一个综合病患信息、影像表型和报告文本的知识图谱，确保实体、属性及关系的结构化知识表示。接着，利用知识图谱应用先进的Vision Transformer模型对影像进行深入分析，从而得出准确的表型标签。再者，系统通过预训练的GPT语言模型，依据表型标签和知识图谱生成精准的自然语言报告文本。在报告生成阶段，系统特别加入了人机交互模块，允许医生对报告进行精确调整。通过知识图谱、视觉模型、语言模型及人机交互的紧密协作，该系统将实现冠状动脉血管影像报告的自动化生成。此系统明显提高了报告生成的效率，显著降低了影像医生的工作负担，对医学影像辅助分析技术的发展具有积极意义。

本公开提供了一种基于化合物二级质谱数据的毒性预测模型建立方法，包括：对获取的已知化合物的二级质谱数据和已知化学品的毒性数据涉及的化合物进行化学结构清洗，根据标准化化学结构将二级质谱数据和毒性数据涉及的化合物进行匹配，得到共有化合物的二级质谱数据及对应的有无毒性二元标签；针对共有化合物，将每个二级质谱数据转化为分子结构特征概率向量，建立包含分子结构特征概率向量和有无毒性二元标签的总数据集；将总数据集划分为训练集、验证集和测试集，构建以分子结构特征概率向量作为输入，有无毒性作为输出的毒性预测模型。本公开还提供了毒性预测方法包括：将待预测的化合物二级质谱数据输入到毒性预测模型中进行毒性预测。

本申请实施例提供了一种辅助诊断方法、装置及设备，样本分析系统、计算机程序产品及介质，所述方法包括：获取待检测对象的临床信息数据；获取所述待检测对象的检测样本的多个凝血检测项目分别对应的检测曲线数据；针对每一所述凝血检测项目，确定对应的所述检测曲线数据中包含的第一样本特征，通过特征提取网络提取对应的所述检测曲线数据中包含的第二样本特征，根据所述第一样本特征和所述第二样本特征形成所述待检测对象的一个特征集合；通过辅助诊断模型，根据所述待检测对象的所述临床信息数据和所述特征集合，得到包含多个目标预测类别的对应预测结果的辅助诊断信息。