特别适用于特定应用领域的信息通信技术

本发明公开了一种用于混合气体绝缘的绝缘子结构设计方法及装置。本发明通过将预先设置的若干组绝缘子结构参数分别输入初始绝缘子模型，生成若干个绝缘子模型；在相同温度下，分别对每一绝缘子模型进行电学参数评估，得到所有绝缘子模型各部位的电场分布；基于预先定义的模型筛选条件，根据所有绝缘子模型各部位的电场分布，从所有绝缘子模型中选择目标绝缘子模型；根据绝缘材料及绝缘气体的电导率‑温度变化曲线，对目标绝缘子模型进行热力学参数评估，得到目标绝缘子模型各部位的温度分布；根据目标绝缘子模型各部位的温度分布，优化目标绝缘子模型，得到最优绝缘子模型，能够保证绝缘子在以混合气体作为绝缘介质的运行条件下满足实际工程要求。

本申请公开了一种新发突变的标签标注方法、装置、存储介质及服务器。该标签标注方法包括：接收来自第一数据库的第一测序数据；根据所述第一测序数据确定每个个体对应的可疑新发突变；依据所述可疑新发突变确定假新发突变，并通过给所述假新发突变标注上第一标签，形成阴性训练样本；参照预设模拟规则处理所述可遗传且只在亲代与子代间传递了一次的突变，然后通过不同家系亲代间的两两替换得到模拟新发突变，并通过给所述模拟新发突变标注上第二标签，形成阳性训练样本。本申请解决了市面上新发突变预测工具准确率较低、操作相对复杂以及现实中获得的经Sanger测序验证过的真新发突变的样本量很小造成的不足以支撑训练出一个高精度的分类器的技术问题。

本发明提供一种双通道药品服务管理平台、及其建立方法、装置、设备。该方法包括：获取双通道药品目录信息和病种目录，并依据双通道药品目录信息和病种目录构建双通道药品服务管理平台；获取医疗机构his系统的第一服务信息和医药机构erp系统的第二服务信息；将第一服务信息与双通道药品目录信息进行关联，将第二服务信息与双通道药品目录信息进行关联，以实现对医疗机构his系统、医药机构erp系统与双通道药品服务管理平台的统一管理。本发明提供的方法实现了医疗机构与双通道药品服务管理平台的绑定、医药机构与双通道药品服务管理平台的绑定，从而可以更好地对医疗机构、医药机构和双通道药品服务管理平台进行统一管理。

本发明公开了一种医院诊断备注的添加方法、系统、装置及存储介质，包括：从交互界面获取诊断信息，并根据所述诊断信息确定对应的第二备注库；所述第二备注库根据第一备注库关联得到，所述第一备注库包括若干个前备注、若干个后备注和/或若干个术后备注；从所述交互界面获取第一添加指令，显示所述第二备注库对应的备注内容选项；从所述交互界面获取备所述注库内容选项对应的选择指令及确定指令，以完成诊断备注的添加。本发明实施例能够提高医生工作的效率，规范备注信息，便于数据共享，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明涉及基于特征编码融合的救治结果预测方法及装置、设备、介质，该方法包括步骤：通过电子病历系统中的患者病历数据构建电子病历数据集；通过电子病历数据集中的病历文本描述数据建立文本数据集，对文本数据集中的数据进行编码；通过医疗行为数据构建医疗行为编码模型；对诊断结果数据进行编码分类；对生理参数数据进行编码；通过所有已编码数据训练分类模型，通过训练好的分类模型进行救治结果预测。本发明利用规则特征融合分类方法对患者电子病历数据进行特征层面的重新表达，并融合临床先验知识，形成救治结果预测模型，能够得到准确的预测救治结果，实现在现代医疗系统中进行辅助决策指导，辅助医疗人员进行医疗救治的目的。

本申请涉及在线医疗技术领域，公开了一种基于互联网在线医生的医疗热力榜计算方法、装置和计算机设备，通过获取医生的基本信息以及当日线上搜索信息，查找满足预设条件的目标医生，获取目标医生的唯一标识码，根据唯一标识码获取目标医生的问诊状态、查询次数，这样可根据目标医生的查询次数对其基本信息和当日线上搜索信息进行更新，获取每个医生的预约量，并按照预约量对医疗热力榜进行排序，获取每个目标医生的查询次数，并根据不同的查询次数对每个目标医生赋予不同的权重值，根据权重值对目标医生重新进行排序，得到最终的医疗热力榜，这样可通过医疗热力榜筛选到合适的目标医生，减少等待时间，有效的提高查询效率。

本发明实施例公开了一种处方审核方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：通过对目标处方信息进行预处理，得到目标病症信息和目标药品信息；当所述目标病症信息和所述目标药品信息未在预设处方审核数据库时，将所述目标病症信息和所述目标药品适应症信息分别转换为预设医学词向量空间中的至少一个目标病症词向量和至少一个目标药品适应症词向量；根据所述目标病症词向量和所述目标药品适应症词向量间的相关关系，确定所述目标处方信息的审核结果。本发明实施例的技术方案解决了现有技术中无法诊断不在审核数据库中的处方的问题，可以对不在审核数据库中的处方进行审核，提高处方审核的效率。

本发明公开了一种基于多科室配置的智能诊疗问卷实现方法及装置，包括使用平板实现方法；1)问卷系统有专业的题库，涵盖体征，病情描述，用药情况等；2)根据不同科室提前编排问卷模板，不同科室医生给出不同的问卷题目；3)结合病患大数据分析，患者登记的信息分析，从不同的模板问卷中组合生成适合的问卷及题目；4)患者预约时候同时给医患双方同时发放问卷；5)患者或患者代理人根据患者病情及身心情况填写问卷，填写后的问卷提交到后台，后台进行问卷分析自动生成处方建议；6)医生可以查看患者问卷填写内容并在医生问卷中给出处方建议；7)医生可以根据患者填写信息动态增加题目达到更进一步了解病情的目的。

本发明公开了一种基于基本架构的医院运行系统及其生成方法、装置及介质，包括：组织单元库，用于存储医院内所有的组织单元，包括基本编制组织单元、基本虚拟组织单元或基本实体组织单元；职工单元库，用于存储医院内所有职工的职工信息；架构视图模块，用于呈现架构列表及架构对应的视图树，架构由若干个具有所属关系的组织单元组合形成，架构包括编制架构、实体架构或虚拟架构；编制架构、实体架构或虚拟架构均由一种或多种组织单元组成；架构关联模块，用于呈现不同类型架构之间的关联关系，以及架构与职工信息之间的关联关系。本发明实施例使医院运行系统内部的架构更清晰，更便于数据的处理，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明公开了一种基于大数据流调分析引擎的人员轨迹识别方法，包括以下步骤：S1.建立身份确认系统，对每个常驻人员的身份进行确定，并赋予每个常驻人员唯一的识别标签，所述身份确认系统包括身份采集模块、传输模块、数据库和识别标签确定模块；S2.建立扫描系统，通过扫描所述唯一的识别标签，确认常驻人员的轨迹；S3.建立重点人员识别系统，判断人员是否为重点人员。本发明通过建立身份确认系统，能够对常驻人员的身份进行确定，并赋予常驻人员唯一的识别标签，方便对常驻人员进行身份识别，同时通过唯一的识别标签的轨迹，方便识别出人员的轨迹。

本发明公开了一种基于浏览器的材料结构交互可视化建模系统及方法，涉及材料设计、3D材料结构模型搭建技术领域，包括：材料结构交互设计模块、结构数据读取模块、材料结构存储中心、建模数据临时存储中心和最终建模数据存储模块。本发明1)建模方法是基于B‑S架构的云操作方法，用户只需要登录浏览器即可进行材料结构模型搭建，可以帮助用户完成所需的材料设计，达到用户的设计目标；2)除此以外本发明专利支持用户将搭建完成的材料结构模型直接导出可用于进行模拟计算的格式；3)结构搭建完毕，直接开展材料计算模拟，或进一步调控，开展高通量计算筛选。

本发明实施例公开了一种评定帕金森病疗效的系统、方法、电子设备及存储介质，评定帕金森病疗效的方法包括：采集一定数量的中医失眠病症样本；对所述中医失眠病症样本进行预处理，建立失眠病症特征信息数据库；通过AdaBoost算法计算所述失眠病症特征信息数据库中的数据，并根据计算结果构建自学习模型；将待识别中医失眠特征信息输入所述自学习模型，输出所述中医失眠特征信息对应的中医失眠类型和药方信息。该评定帕金森病疗效的方法改善了现有技术中无法智能定帕金森病治疗后的疗效的问题。

本发明公开了一种基于单专家标注数据的自动睡眠分期方法及装置，针对自动睡眠分期任务中单专家标注数据质量不高、多专家联合标注所需成本较高的问题，本发明使用两个结构一致但初始化不同的网络进行联合训练，通过预测一致性损失防止模型过拟合到错误标注标签上，并通过模型间对比学习在不依赖可能带有噪声的标签的情况下增强对特征表示的探索。实验结果表明，该算法可以有效提高在单专家标注数据集上训练的多种自动睡眠分期模型的性能。

本发明公开了基于图卷积神经网络预测共晶密度的方法，包括收集共晶样本并进行筛选和数据增强得到共晶数据；对共晶体中两个单独分子分开用分子图的方式表征各个分子的结构，再采用拼接操作将两个分子的信息整合为共晶体的图信息，探索共晶体中分子的2维描述符和3维描述符作为全局特征对预测模型的影响；共晶样本随机划分5％做测试集，剩下的共晶样本做十倍交叉验证用于模型超参数寻参；引入全局注意力机制，构建了基于图卷积神经网络的深度学习框架进行共晶密度预测。本发明实现对共晶体中异质分子间的相互作用的有效识别和共晶体密度性质进行快速预测。

用于使用一个或更多个神经网络来促进从一个医学图像生成另一个医学图像的装置、系统和技术，所述一个或更多个神经网络是使用利用基于转换器的双向编码器表示(BERT)作为鉴别器的生成对抗网络(GAN)来训练的。在至少一个实施例中，使用包括BERT鉴别器的GAN训练的一个或更多个神经网络从磁共振成像(MRI)图像生成正电子发射断层扫描(PET)图像。

提供了使用IOT技术来监控大流行性肺炎的扩散的系统和方法。利用来自可穿戴设备的传感器数据：对于暴露用户，使用穿戴者的健康的现有指标确定从大流行病发展出并发症的概率；确定封锁措施对健康的影响；确定暴露至病原体的用户经历并发症的概率；为用户提供各种疾病阶段的概率，所述阶段包括正常、无症状、症状前、有症状、并发症发展和康复。

用于基于分析物测量检测、测量和分类个体的膳食的系统、设备和方法。这些结果和相关信息能够呈现给个体，以向个体显示哪些膳食导致最严重的分析物反应。这些结果可以基于预先选择的标准或先前的膳食和结果来组织和归类，以便以参考血糖作为监测分析物的格式来组织和呈现结果。本文公开的各种实施例涉及旨在通过提供关于个体的膳食相关血糖反应的直接和及时反馈来吸引个体的方法、系统和软件应用。

一种超声成像系统可以包括可以至少部分地基于一个或多个用户的使用数据来适配的用户接口。在一些示例中，可以改变软控件或硬控件的功能。在一些示例中，可以改变软控件或硬控件的布局或外观。在一些示例中，可以从用户接口移除很少使用的控件。在一些示例中，可以基于正在被成像的解剖特征来适配用户接口。在一些示例中，可以通过人工智能/机器学习模型来分析使用数据，所述人工智能/机器学习模型可以提供可以用于适配用户接口的输出。

本发明公开养老机构老人餐后低血压远程诊疗平台系统，涉及医疗器械技术领域。本发明包括：体外自动血压监测设备、报警模块及远程就诊平台模块。体外自动血压监测设备包括自动监测模块、算法模块、比较模块及诊断模块；报警模块包括受理模块、询问模块及办理模块。本发明通过体外自动血压监测设备，能对老人餐后血压进行定时监测，当老人处于餐后低血压状态时，通过报警模块及时预警，通知养老机构工作人员，并根据老人的意愿决定是否激活远程就诊平台。如老人同意接通，远程就诊平台上的医疗护理人员将为老人提供个体化的医疗护理方案，并指导养老机构工作人员和老人。

本发明本发明公开了一种基于决策树算法的大学生焦虑情绪预测方法，该方法通过已改进的决策树算法构建大学生焦虑情绪预测模型，在量表得分、大学生基本信息以及房树人绘画分析特征等数据的基础上，根据决策树预测模型得到的新个体焦虑情绪状态以及焦虑类型。本发明将绘画测验分析理论结合量表数据通过决策树算法得出大学生即时焦虑状态，解决了问卷测验技术的数据收集不全面以及问题，同时结合绘画测验分析理论能够更为客观、有效地收集到大学生的焦虑情绪状态数据，找出学生基本情况的因素与形成焦虑情绪的原因,使得心理辅导和干预有更准确的切入点,为改善大学生焦虑情绪提供可靠依据。

本发明涉及一种超仿真虚拟标准化病人构建系统及诊断方法，包括模型构建系统和病人诊断系统，所述模型构建系统包括病人模拟资源模块、身体模型库模块、贴图素材库模块、动作库模块、头部模型模块、表情库模块、毛发库模块、病例配置模块、病例数据模块以及虚拟病人模块；本发明具有真实的体验感和代入感，通过超写实的人体皮肤、体态、精神面貌等外观体征的视觉感官的模拟，和模拟真实病人面部表情、肢体动作，以及模拟的真实的临床诊断检查交互手段，给使用者带来接近真实的代入感和身临其境感，提升教学和临床实训的效果。

本发明属于疾病诊断技术领域，公开了基于算法、医学影像和区块链的远程疾病辅助诊断系统，包括：信息输入模块、信息提取模块、自述信息匹配模块、中央控制模块、医学影像处理模块、医学影像辅助信息提取模块、医学影像分析模块、信息匹配模块、特征信息提取模块、特征分析模块、检测数据对应模块、综合分析模块、存储模块以及显示模块。本发明通过用户的个人自述信息、生理检测数据、病理数据与医学影像；能够全面、准确进行相应疾病信息的处理，提高了准确性、全面性以及客观性。同时，本发明借用图像处理等多种技术，有效的提高了整体系统处理的效果，同时提高了信息化程度；本发明利用区块链技术，能够保证数据的隐私安全。

本发明属于游戏与生活文化介入培训技术领域，具体为一种基于游戏介入孤独症患者生活的培训系统，包括数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、培训模块和选择模块；所述数据采集模块，用于采集儿童的行为数据及教师的行为数据；所述数据存储模块，用于存储孤独症患者的表现数据、正常儿童在进行游戏时的表现数据、教师在与儿童进行交互时的表现数据，以及游戏场景数据；本系统通过通过数据采集模块采集教师的行为数据，在通过数据存储模块分析教师的行为数据，从而判断教师是否完成培训，然后通过数据采集模块采集儿童的行为数据，在通过数据存储模块分析儿童的行为数据，判断教师的干预效果。

本发明涉及医疗信息技术技术领域，特别是一种“全科医学+”医共体为基础的SMART2慢病管理系统，包括慢病筛查子系统、家医签约管理子系统、系统评估子系统、综合研究子系统、专家服务子系统和技术支持子系统；慢病筛查子系统用于将居民日常就医或体检的就诊报告进行收集和提取，筛查获得重点管理人员信息。本发明在于解决早诊率低、知晓率低、规范管理率低、控制率低，以及慢病管理可用资源生态差，缺少连续性医疗服务、缺少非药物干预手段的“四低、三差、两缺”问题。

本发明涉及中医诊疗系统技术领域，公开了中医诊断智能管理系统，包括用于采集患者诉求信息、人体生理数据及人员基本信息数据的基本数据模块、用于采集望闻问切的四诊数据、病患的病证、病因、病性及病位数据和中医体质数据的病证信息模块、用于采集中医治疗的中医和方剂证据数据的中药方剂模块、用于药物组合、方证关联等数据挖掘与信息处理和决策分析的方证分析模块和用于患者用药过程中与医生的后续交流和反馈，根据反馈的不同结果做出采取和将信息返回上级的判断的反馈数据模块。该发明通过建立医生临诊电子医案和线上医患互动平台，患者可以更方便有效地反馈和随访，使医生不断完善和优化治疗方案与用药处方，并将其进一步更新和优化。

本发明公开一种针对肝功能指标正常新冠初治人群的肝损伤风险预测系统，本发明构建的COVID‑19肝损伤预测系统整合了ANGL3和性别2个关键因素，这2个关键因素在临床实践中很容易测量获得。本发明基于Cox模型构建了Nomogram图，该图可为每一位患者创建个体化肝损伤发生率统计预测图，适用于任何临床诊疗场景的风险概率预测。一方面可以筛选出COVID‑19肝损伤高发人群，为是否适用具肝毒性抗病毒药物的患者提供临床用药指导；另一方面，可以通过COVID‑19肝损伤的风险预测，制定更加个体化的肝功能监测方案。

本发明涉及一种代谢标志物的应用、帕金森病诊断模型及诊断装置。该代谢标志物在制备用于诊断帕金森病的产品中的应用，代谢标志物包括如下任意一种或多种：2‑甲氧基苯甲酸、苯乙酰谷氨酰胺、水杨酸、依布硒、漆黄素和色氨酸‑酪氨酸。通过6种代谢标志物中的任意一种或多种就能够对早期帕金森病进行有效的诊断，且患者不会有受到辐射的风险，提高了检测的有效性和安全性。

本发明公开了一种基于口袋电子密度生成配体的生成方法和生成系统，其中方法包括：获取目标口袋电子密度；将目标口袋电子密度输入预设的最优配体密度推断模型，生成预测配体电子密度；将预测配体电子密度输入预设的条件生成模型，生成多个相似配体电子密度；利用预设的解析模型解析多个相似配体电子密度生成目标原子信息；根据目标原子信息搭建目标配体分子。本发明提供的技术方案提高了生成的配体分子与蛋白口袋的之间结合作用的契合度。

一种疾病风险预测方法、装置、存储介质及电子设备；该方法包括：S310：获取目标用户的风险特征数据；S320：基于风险特征数据，使用疾病风险预测模型确定目标用户的患病风险值以及患病风险值的可靠度得分。该方法通过疾病风险预测模型可以更加准确的确定目标用户的患病风险，并且可以得到疾病风险预测模型的可靠程度。

本发明涉及高分子材料领域，具体涉及一种颗粒填充型热界面材料级配方案优化方法及装置。该方法及装置将数值模拟和机器学习结合起来实现复合材料性质的快速预测，通过数值模拟产生复合材料数据集，再通过监督学习的方式将数值模拟产生的数据集输入机器学习模型便可以得到复合材料性质和复合材料参数之间的对应关系，进一步通过遗传算法寻找到具有最优热导率的配方，对于聚合物复合材料热学性能的优化具有十分重要的指导意义。

本申请提出一种数据分析方法，包括：获取待加工的阳极染色产品进行首次染色后的实际染色结果；获取多组样本染色数据，其中，所述多组样本染色数据中的每组样本染色数据包括首次染色结果、染色目标值、回染时间及回染结果；基于所述多组样本染色数据建立公式化模型，及将所述实际染色结果输入所述公式化模型，得到所述待加工的阳极染色产品的实际回染时间；基于所述实际回染时间对所述待加工的阳极染色产品进行回染。本申请还提供一种数据分析装置、电子设备及计算机可读存储介质。本申请通过导入公式化模型对实际回染时间进行计算，实现了染色智能化，可提高染色效率及染色质量。

本发明的二代测序的靶向序列捕获探针设计策略选择方法、系统及终端，通过基于构建的探针捕获区域分类模型，根据输入的目标序列获得对应的探针捕获区域分类结果，并根据所述探针捕获区域分类结果选择与其对应的探针设计策略。本发明通过模型对靶标区域序列特征的预测，可以对不同区域进行分组，针对性地采取不同的探针设计和铺设策略，从而可以缩短后续实验的优化过程，节约时间成本；还可在实际应用中可有效提高捕获检测panel的整体性能，节约研发成本，保证临床样本的准确稳定检出。

本发明公开了一种基于结构刚度矩阵的单层细胞力学计算方法及系统，根据单层细胞模拟需求，构建与力学参数相关的单层细胞模型；考虑能够表征细胞特性的能量形式，利用单层细胞的总势能和本构关系解析求导出作用于单层细胞力学模型中每个顶点的总力矢量和表示顶点刚度的结构刚度矩阵；根据实际模拟上表皮细胞形态需求进行单层细胞模型设计，并可满足模拟多种上皮形态发生的荷载需求，具有较高的计算效率和准确性，解决了目前现有模型模拟上皮细胞计算成本高，适用性低以及忽略细胞骨架结构的问题，为探究上皮组织的力学性质与其内部组分之间的关系提供了新的理论模型和研究方法，对其他软体物质的研究及其精准构筑具有借鉴意义。

本申请公开了一种手术引导方法、装置及介质，其方法包括在不间断扫描下，重复执行多个处理，处理包括：获取实时扫描数据，实时扫描数据包括第一关注信息和第二关注信息；基于实时扫描数据，获取实时导航模型，并在实时导航模型上，显示第二关注信息位置向第一关注信息位置移动的路径信息；基于路径信息，控制执行设备进行动作。本申请在每个处理过程中采用实时扫描图像构建实时导航模型，并基于实时导航模型控制执行设备动作，一方面执行设备不怕射线辐射，避免了手术和扫描间断进行，另一方面各个处理的实时导航模型均采用各自的实时数据，避免图像配准带来的误差，进而显著提高了手术的速度和准确度，减少了病人承受的痛苦。

本发明公开了一种基于睡眠监测的健康智能辅助诊断系统及方法，该系统包括：电子可穿戴设备，其用于采集用户在一连续时间段内的睡眠信息；智能问诊模型，其基于深度学习框架构建，智能问诊模型用于根据用户的个人基础信息和睡眠信息输出相应的问诊表，问诊表中包括若干待确认的症状项；判断模型，其用于根据问诊表中用户反馈的数据判断当前用户可能存在的体质健康问题；通过上述系统，基于电子可穿戴设备采集睡眠信息，并通过智能问诊模型获得相应的问诊表，问诊表中的待确认的症状项都是用户当前身体状态相关性比较高的选项，问题靶向性强，从而有效降低用户的数据输入量，而且降低判断模型的数据处理量，并提升诊断准确性。

本发明公开了一种肺炎诊断的临床预测模型构建方法，涉及肺炎早期诊断模型构建技术领域，包括：S1、对炎症指标及差异代谢物转换为分类变量后的虚拟变量进行单因素logist ic回归分析；S2、对步骤S1中单因素分析中P＜0.05的变量，采用向后逐步回归的方法进行多因素logist ic回归分析，得到关于CAP诊断的独立危险因子；S3、基于多元逻辑回归模型绘制列线图，通过1000次bootstrap重抽样方法，从区分度、校准度、临床适用度三个方面，对预测模型进行内部验证。本发明构建的该预测模型更具特异性、灵敏性，简易的列线图评分系统更易于临床实践的推广，为完善CAP的早期诊断、严重程度评估方法提供新的可能，对促进精准医学、个体化有效治疗具重要意义。

本发明涉及一种二维金属‑全硫醇化的六苯并苯框架催化剂上二氧化碳电化学还原的计算方法：(1)构建催化剂活性中心的计算模型；(2)计算方法与参数设定：包括泛函密度理论、平面波基的截止能量、K点、收敛标准以及反应物与底物的范德华作用、分析原子间成键强度、建立隐式溶剂化模型、确定电子间库伦排斥参数U、计算吸附能与极限电位；(3)判断材料的结构和稳定性；(4)CO2RR催化剂的初筛选；(5)催化反应机制分析：主要包括中间体以及产物分析；(6)轴向氧修饰TM‑PTC:TM‑O‑PTC分析；(7)电荷转移分析：确定CO2与催化剂的相互作用，筛选合适的催化剂。本发明为设计出新型的高效的催化剂提供理论基础。

本发明提出了一种制备CH4/N2分离膜的离子液体筛选方法，属于材料技术领域，包括如下步骤：离子液体初始结构确定、二聚体稳定结构确定、二聚体结合能计算。本发明基于密度泛函理论(DFT)进行模拟，以薛定谔方程为基础，理论性强，计算结果可靠性高，可以快速筛选出对CH4和N2具有差异结合特性的离子液体。筛选出离子液体制备的CH4/N2分离用离子液体共混膜显示出了促进传递机制，表现出优异的CH4/N2选择性，极大程度提高了聚合物膜的CH4/N2分离选择性，同时对CH4渗透性也具有一定的强化作用。

本文提出了一种验证多模态医学数据的方法。所述方法包括：访问受试者的多模态医学数据，所述多模态医学数据包括样本载玻片的医学图像，其中所述样本载玻片中的样本是从所述受试者收集的；基于所述医学图像生成与所述医学图像的生物学属性有关的预测；确定所述医学图像的所述生物学属性与所述多模态医学数据的其他模态之间的一致性程度；以及基于所述一致性程度输出对所述多模态医学数据是否包含不一致性的指示。

本发明属于氧疗智能管理技术领域，公开了一种支气管肺发育不良患儿家用远程控制氧疗智能管理系统，所述支气管肺发育不良患儿家用远程控制氧疗智能管理系统包括：生理指数监测模块、主控模块、网络通信模块、血氧测定模块、氧气量监测模块、供氧量控制模块、警报模块、氧疗评价模块、显示模块。本发明通过血氧测定模块可以根据被测手指测量的位置不同更精确的测量对应位置的患者血氧值；同时，通过供氧量控制模块解决传统氧疗设备的风机输出气流是恒定的，因此在患儿呼气过程中，会因为呼气的气流方向与风机输出气流的方向相反导致的患儿呼气不顺畅的技术问题，并根据患儿的呼气动作调节风机的输出气量，令患儿呼气顺畅的技术效果。