特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕

本发明提出一种健康大数据的数字孪生方法及系统。采用以个体为单位采集、预处理健康大数据，通过设计数字孪生模型和对应数据集实现系统化承载、运行健康大数据，数字孪生体之间通过数据交换实现数据和知识规则的交换，数字孪生体与其对应健康大数据物理实体之间同步收敛。与常见的健康大数据相比，本发明采用数字孪生体方法把分散的健康大数据转化为虚拟有机体的表征模式，有利于全面发挥健康大数据的价值。

本申请公开了医学报告生成方法以及相关装置、设备，其中，医学报告生成方法包括：获取到目标对象的多张医学图像；分别对各医学图像中的目标对象进行特征提取，得到目标对象的多种指标数据；对目标对象的多种指标数据进行筛选，得到每种指标数据中的目标指标数据；基于每种指标数据中的目标指标数据，生成医学报告。上述方案，能够提高医学报告的多样性和全面性，并提高医学报告的针对性和直观性，便于医学报告的生理情况展示。

本发明公开了一种脑卒中复发风险预警模型及分级干预系统，包括风险因素获取系统、自测数据获取模块和预测结果输出系统，通过以脑卒中短期复发评估用ABCD评分系统为基础，以社区为单位，以社区内发生过短暂性脑缺血发作或脑卒中症状的常住居民为对象进行构建，并通过设置的自测数据获取模块协助患者在日常生活中即可及时对独立风险因素中的患者单侧肢体无力症状、患者不伴肢体无力的言语障碍等两项偶然性风险因子进行自测自评，帮助患者及时发现脑卒中复发的风险因素，降低卒中复发风险对于个体患者的影响，可用于以社区为单位的脑卒中复发高危人群的风险预测，使该群体中个体的卒中风险无法得到有效的评估。

基于云计算和人工智能的融合多维度医疗数据的肿瘤精细分类系统，包括医疗数据收集模块、医疗数据管理模块、肿瘤诊断模型更新模块和智能肿瘤分类模块，通过医疗数据收集模块收集的带有肿瘤疾病诊断标签的医疗数据构建各肿瘤疾病类型对应的肿瘤诊断模型，从而实现各肿瘤疾病类型的高效、精确的诊断，对于肿瘤疾病的诊断和早期筛查具有重大意义。

本发明公开了一种用户匹配方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取待匹配用户的身份识别信息；当接收到用户匹配请求时，获取与待匹配用户相关联的身份特征信息数据库中的生物识别特征信息和社会属性信息，其中，生物识别特征信息是用于表征用户身份的生理特征信息；基于身份识别信息、生物特征信息和社会属性信息，确定与待匹配用户相对应的目标匹配属性；基于目标匹配属性对待匹配用户进行身份匹配，以得到待匹配用户的历史病历数据。本发明实施例的技术方案，提高了用户的匹配精度，便于实现用户信息管理，提升了用户体验。

本发明公开了一种智能型数据统计大学生思想状况跟踪判研系统，基于校园网搭建学生打卡界面，通过校园网认定学生身份信息，利用判卷程序对每周问卷调查功能中的问卷进行判分，根据分数判断为学生提供何种弹出窗口，弹出窗口包括心理辅导窗口和师生交流窗口；通过在校园网上搭建学生打卡界面，学生打卡界面需要每日进行打卡签到，每周进行调查问卷的填写，利用校园网的判卷程序对问卷进行判分，依据问卷的分数判定学生是否需要进行心理辅导，这种方式便于鉴别学生是否需要进行心理辅导，并能够对学生后续的心理健康状态进行跟踪，极大程度的减轻了心理辅导教师的工作量，更好的对大学生进行思想状况的监督和教育。

本发明公开了一种互联网的医疗诊断系统，包括注册及登陆模块、数据打包模块、医生通联模块、后台数据调取模块、后台数据发送模块、记录传输模块和中间存储模块，注册及登陆模块分别控制连接有匹配模块、远程问诊模块、在线处理模块和衔接模块,该发明，通过设置的医生通联模块，便于患者与医生的第一次沟通，若医生的所学专业无法满足患者的治疗需求时，医生可将患者通过设置的医生在线连接模块查看专业医生的在线情况，随后通过设置的推荐患者模块可将患者推送给专业医生，同时在推送的过程中，将医生与患者的第一次沟通进行一同发送，极大的提高了工作效率，同时便于对患者更好的诊断。

本发明公开了一种权限控制方法和装置，涉及互联网医疗技术领域。该方法的一具体实施方式包括：确定当前用户对应的目标资源码，所述目标资源码对应于目标业务功能；确定当前场景对应的第一特征信息与所述目标资源码对应的通用业务规则是否匹配，所述当前场景为所述当前用户所处的应用场景；在所述第一特征信息与所述通用业务规则匹配的情况下，确定是否存在与所述目标资源码对应的个性化业务规则，得到确定结果；根据所述确定结果，确定所述当前用户是否具有所述目标业务功能的使用权限。该实施方式能够灵活地适用于各种应用场景中的权限控制。

本发明提供一种基于医学知识图谱的疾病风险预测系统，包括医学知识图谱数据库和基于医学知识图谱数据的疾病风险推理引擎；知识图谱数据库为以图论、概率图模型为数据基础的数据库，知识图谱数据库包含顶点和边两个组成元素，顶点对应疾病、症状、检查项、检查结果、诊疗方案等医学术语名词，边对应这些术语名词之间的医学关系；基于医学知识图谱数据的疾病风险推理引擎的输入是真实个体的医学数据。该系统可以很好的解决如下问题：医院作为国内医疗保健主要场所，其医疗资源主要想已患病人群倾斜，对疾病预防帮助不大，难以满足未患病人群对于疾病的一级、二级预防需求。

本发明提供了一种能够预测胃肠肿瘤患者术后并发症发生概率的列线图模型及其建立方法，本发明在通过对患者临床特征数据的分析筛选，得到与术后并发症相关性显著的因素，进一步构建相应的列线图模型；本发明提供了2种列线图模型，分别用于预测胃肠道肿瘤患者术后7天内、30天内的并发症发生概率，以达到提早识别术后并发症高危人群并及早干预的目的；本发明的模型预测准确度和区分度高，简单、直观、易于临床推广应用，可辅助医生提早判断胃肠道肿瘤患者的术后并发症发生，同时利于临床医生对胃肠道肿瘤疾病进行个体化管理。

本发明公开了一种基于图像处理的针灸定位方法及系统，涉及图像处理领域。主要包括：采集待测人员的多角度下的人体图像，以得到待测人员的人体三维模型；分别获得人体三维模型中与骨度分寸法中所对应的各关节点并作为定位关节点；获取骨度分寸法中同身寸的求解方法中以定位关节点为起点或终点的各预设线路，并分别获得各预设线路对应的预测同身寸；将与各预设线路分别对应的各预测同身寸输入到第一神经网络中，第一神经网络输出待测人员的实际同身寸；按照人体穴位的定位规则，根据待测人员的实际同身寸以及各定位关节点的位置，分别确定出待测人员各穴位的具体位置。本发明实施例能够在针灸过程中对穴位实现无接触式定位。

本发明涉及生物医药技术领域，具体公开了一种PTC基因四分型分类系统及其应用。PTC基因四分型分类系统包括：1)数据收集模块，收集甲状腺乳头状癌患者SYSMH‑PTC队列数据及TCGA‑PTC队列多组学信息；2)分型模块，根据PTC患者代表性突变基因将PTC患者SYSMH‑PTC队列数据和TCGA‑PTC队列多组学信息分为BRAF突变、RET融合、RAS突变及其他基因突变类型的新基因四分型；3)分析模块。通过对不同基因型PTC患者的临床病理表现，肿瘤免疫细胞浸润情况、促炎因子表达情况、免疫检查点表达情况、淋巴结转移风险及预后进行分析，得到本发明的甲状腺乳头状癌患者基因四分型分类系统。

本发明公开了基于注意力机制的抗体非定序预测方法和装置。该方法包括：获取抗体数据库，其中抗体数据库为针对特定问题的抗体序列数据集合；将抗体数据库输入非定序神经网络模型进行训练，直至得到训练好的抗体非定序预测模型，其中非定序神经网络模型为广义自回归预训练注意力模型或者双向生成式预训练注意力模型；将待预测抗体信息输入抗体非定序预测模型，得到待预测抗体的全部氨基酸序列的预测值或概率分布。本发明实现了对抗体氨基酸序列信息预测的非定序模型训练，并且可以进一步将训练好的模型应用在抗体改造当中，而且可以将模型中间结果作为特征向量用在多种抗体性质预测和改造任务当中，具有适用范围广、预测精度高，灵活简便等优点。

本公开提出一种实体处方的处理方法、装置、电子设备及存储介质。具体方案为：获取实体处方的处方信息，并根据处方信息，确定待处理药品的药品类别，再根据药品类别，确定目标售药平台，以及将处方信息传输至目标售药平台侧设备。通过本公开，能够实现将处方信息流转至与药品类别适配的目标售药平台侧设备，从而使得目标售药平台侧设备能够有效地获知实体处方的处方信息，从而能够有效地提升实体处方的处方信息的复用率，有效地提升实体处方的处理效果。

本发明公开了一种基于区块链的儿童心理健康数据管理系统，属于健康数据管理技术领域，包括心理健康数据获取模块；本发明中，通过在内设置有机器深度学习模块，可对于普遍存在的儿童心理健康状态进行学习，获取一些特征数据，在对于新晋的儿童心理健康数据获取后，可快速对于儿童心理健康状态进行评估，提高了整体系统的管理效果，同时系统内还设置有大数据分析模块，可进行大数据分析，从而可获得儿童普遍存在的影响心理健康状态的因素，同时，可根据该影响因素生成一些心理健康培育建议进行反馈，使该系统具有良好的分析反馈功能，提高了该系统的实际应用效果，不仅实现对于数据的管理，还能切实起到关爱儿童的作用。

本申请提供一种医疗就诊数据共享方法、系统、计算设备及存储介质。该方法包括：响应于用户通过第一客户端的操作，获取目标患者的基本信息、请求共享的目标时间、待共享的第二客户端的标识、目标患者待共享的医疗就诊数据在文件子系统的存储地址，以生成医疗就诊数据的共享请求；所述医疗就诊数据包括：目标患者的影像图像；在共享请求审批通过之后、且到达目标时间时，从存储地址读取医疗就诊数据，并向第一客户端和第二客户端分发包括医疗就诊数据的数据流。通过采用本申请提供的方法，任一客户端可以通过将其所属的医疗机构产生并存储在医疗就诊数据共享系统上的医疗就诊数据，共享至其他客户端，实现医疗就诊数据的共享。

本公开关于一种处方审核方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待审核处方的文本信息，文本信息包括待审核处方对应的患者信息及药品信息；根据文本信息，构造待审核处方的样本特征；利用预先训练得到的审核模型，对样本特征进行处理，得到待审核处方的审核结果，审核结果用于指示药品信息是否与患者信息相匹配。这样，可以从待审核处方中提取出样本特征，进而基于预先训练得到的审核模型对样本特征进行分析，得到审核结果，也就是说，可以针对不同的审核维度，灵活训练不同的审核模型，对待审核处方进行审核，使得处方的审核更准确高效，减少审核结果出错的可能。

本发明公开了一种减重代谢手术术后跟踪诊疗系统，由患者端和医生端构成；患者端系统包括用户管理模块、信息录入模块、信息分析处理模块、存储模块、无线通信模块、提醒模块、心理疏导模块、基础生理指标模块；医生端系统包括用户管理模块、信息录入模块、信息分析处理模块、存储模块、无线通信模块、提醒模块、基础生理指标模块；患者通过系统录入自己每日术后的基础生理指标、身体感受自评信息、自身图像信息；系统通过建立的标准模型对接收的信息进行分析，得出患者当前身体指数以及术后恢复建议；同时患者端系统采集的患者信息还会发送至医生端系统，医生端接收后根据患者术后恢复情况信息给出专业的康复指导及饮食建议。

本公开提供了分子图生成方法和装置，涉及计算机技术领域，具体涉及生物计算技术领域与人工智能技术领域。具体实现方案为：首先获取分子图生成模型，该分子图生成模型包括原子预测子模型和化学键预测子模型，然后将起始符输入至原子预测子模型进行原子预测，确定出候选原子序列，最后将候选原子序列输入至化学键预测子模型进行化学键预测，生成候选原子序列对应的分子图，利用候选原子序列生成和候选原子之间的化学键生成两个步骤完成分子图的生成，能够有效的提升分子图生成的效果，降低分子图生成难度，提高运行效率。

本申请涉及化学技术领域，公开了一种构建方法、分析方法、装置、存储介质和计算机设备，其中，构建方法包括：获取多个化合物样本的SMILES序列；对所述多个化合物样本的SMILES序列进行拼接处理，确定拼接SMILES序列；根据训练样本序列对BERT模型进行训练，构建所述预训练模型，所述训练样本序列包括所述多个化合物样本的SMILES序列和所述拼接SMILES序列。本申请的方法，能够从无标签的样本数据对BERT模型进行有监督学习得到相应的机器学习模型，不仅节约模型训练时间，而且模型泛化能力较强。

一种预测痴呆症或轻度认知障碍的系统，其包括：数据采集模块，其用于获取受试者的miRNA水平、受试者的载脂蛋白E4基因型、受试者的年龄、以及受试者的性别的数据；以及计算罹患痴呆症或轻度认知障碍(MCI)的概率的模块，其用于将数据采集模块中获取的数据进行计算，从而计算出受试者罹患痴呆或MCI的概率(p)。本申请的系统一方面可以作为诊断MCI和其他痴呆的工具，另一方面可以作为MCI的潜在药物靶点，从而预防或延缓MCI的进展。

本申请提出一种基于知识图谱的肝癌术后复发风险的预测方法及装置，属于医疗数据预测领域，其中方法包括：针对患者数据进行预处理，得到预处理后数据；针对所述预处理后数据，构建包含肝癌复发相关影响因素、肝癌指标和患者数据的知识图谱；采用XLNet训练模型对所述知识图谱中实体、关系进行训练，得到患者实体和关系的表征向量；根据所述患者实体和关系的表征向量，采用XGB算法进行预测，并用MSE作为损失函数，将损失函数最小的对应预测值，作为肝癌术后复发风险的预测值。系统包括：数据预处理模块、知识图谱构建模块、知识表征训练模块以及手术后复发风险预测模块。本申请提高了风险预测的可靠程度。

本申请提出一种电子处方的信息处理方法、装置及计算机设备，其中方法包括：通过接口从至少一个医院信息管理系统接收待处理的电子处方以及电子处方的标识；对电子处方按照指定格式进行格式转换处理，得到处理后电子处方；在第一系统中未存在具有标识的电子处方时，保存处理后电子处方以及标识，并将处理后电子处方提交至第二系统，将处理后电子处方的流转状态更新为已提交；将处理后电子处方在第二系统的链接地址，推送至处理后电子处方对应的就诊对象，提高就诊对象的购药效率。

本发明为人工智能技术的神经网络技术领域，本发明提供了一种药物与靶标的相互作用预测方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：调用预先构建的图神经网络提取药物的分子图中的药物特征，根据重启随机游走算法对分子图进行处理，预测分子图中相邻两个节点之间的药物特征的相似度，得到全局结构信息，将全局结构信息输入预设的深度神经网络中，得到药物的低维特征信息，获取靶标的蛋白质序列，调用长短期记忆网络对蛋白质序列进行处理，得到蛋白质特征，将低维特征信息及蛋白质特征输入预设的全连接层，以预测药物与靶标的相互作用结果，以有针对性的提取出药物和蛋白质序列内包含的信息，提升了药物与靶标相互作用的预测效率。

本发明涉及石油钻采技术领域，具体涉及一种基于分子模拟的纯水‑水合物体系相平衡计算方法及应用，包括模型的建立与准确性验证，优化水合物体系模型，利用水合物体系模型模拟计算水合物等压分解过程，利用水合物模型模拟分解过程的轨迹计算体系热力学量及AOP值，通过热力学量和AOP值预测水合物相平衡温度。本发明通过分子模拟方法，与实验结果进行验证可以在1.502％‑1.792％误差范围内刻画5‑10MPa下纯水‑水合物相平衡图版，可以用于预测钻完井过程中井筒工作液(钻井液、水泥浆)滤液等对水合物稳定性及相平衡的影响。

本发明提出一种基于医学知识图谱的智能辅助诊疗系统,包括知识图谱层、应用层和数据层，知识图谱层的输出端与数据层的输入端连接，且知识图谱层包括数据采集模块、数据处理模块、知识融合模块和知识图谱构建模块，数据层的输出端与应用层的输入端连接，且数据层包括知识图谱数据库和患者信息数据库，应用层包括患者信息扫描模块、患者信息数据的信息搜索模块、信息展示模块和诊疗方案推送模块，该种基于医学知识图谱的智能辅助诊疗系统通过设置的知识图谱层，采集数据并构建医学知识图谱，即通过基于医学知识图谱来辅助医生进行诊疗，从而能够快速的得知患者所处的诊疗阶段，方便医生根据得知的信息对下一阶段的治疗进行规划。

本发明公开一种心音智能诊断系统，其特征在于，所述系统包括心音数据采集端、客户端和服务器端：心音数据采集端用于采集心音数据，并通过蓝牙将心音数据发送至客户端；客户端用于控制和管理心音数据采集端，获取心音采集数据并将数据发送至服务器端，还将从服务器端接收的心音分析报告展示给用户；服务器端用于根据获得的心音数据，通过心音诊断模块的人工智能分析，给出心音分类诊断结果，形成心音分析报告发送至客户端。本发明将采集的用户心音数据采用时空深度卷积神经网络模型进行分类诊断处理，提高了心音诊断速度及诊断准确度，为用户提供远程自动诊断，及时发现病症，减少误诊率。

本发明属于智能医疗技术领域，具体涉及一种基于影像组学特征构建RAS、BRAF基因野生型肠癌肝转移患者的疗效预测模型及其应用。本发明成功构建了基于治疗前的CT影像组学特征针对接受晚期一线贝伐珠单抗联合化疗治疗的RAS、BRAF基因野生型肠癌肝转移患者实现疗效预测的模型：收集初诊时为晚期肠癌肝转移患者的初始治疗前增强CT影像组学数据，利用1000次Lasso‑Logistic分析得到7个影像组特征，利用多因素逻辑回归方法构建影像组学预测模型。本发明所构建的模型从临床实际问题出发，具有重要的临床应用和推广价值。

本发明公开了一种相场‑格子玻尔兹曼法模拟大批量等轴晶生长和运动的高效精简方法，解决枝晶生长的多场耦合模拟中随计算域规模和枝晶数量的增加，计算资源耗费极大、模拟效率极低的关键问题，并在完整焊接熔池的多场耦合模拟中得到了有效验证，普遍适用于金属凝固领域。该方法提出了一种相场模拟数据结构的区层混分方法，代替传统的分层数据结构，实现液相及每个等轴晶对应的相场及其衍生变量的分区存储和高效遍历。采用本发明提出的高效精简方法模拟了具有120个母材晶粒和276个等轴晶的焊接熔池凝固，相比分层数据方法，节约内存95％，效率提升89％，证明此方法可以有效节约计算资源、提升模拟效率。

本发明涉及一种化合物‑靶蛋白绑定关系预测方法及系统，该方法包括：获取多对靶蛋白‑化合物绑定数据，将绑定关系作为标签构建原始样本数据；根据各化合物信息进行化合物相似度计算，并基于化合物相似度对原始样本数据分类，得到多组靶蛋白‑化合物绑定数据，采用每组靶蛋白‑化合物绑定数据对深度学习网络模型训练，得到多组靶蛋白‑化合物绑定关系预测模型；根据待测数据与原始样本数据化合物相似度，确定待测数据对应靶蛋白‑化合物绑定关系预测模型；通过对应预测模型对待测化合物与待测靶蛋白的绑定关系进行预测。本发明基于待测数据化合物相似度对待测数据分类，构建对应类绑定关系预测模型，降低化合物‑靶蛋白绑定关系预测的假阳性率。

本发明公开了一种航空医学应急救援分级协同调度方法，在“多对多”模式下考虑跨区域的航空医学应急救援调度问题，同时引入跨区域因子，将一般的多目标优化模型与改进的多目标优化模型相结合运用，建立以总航空医学救援时间成本最小、救援任务满足度最大为目标的改进的跨区域分级多目标调度模型，得到最优的航空医学应急救援调度方案，本发明打破了传统的“一对一”航空应急调度模式，能够满足大规模自然灾害的医学应急救援需求，提升了医学救援的效率。

本发明涉及医疗技术领域，具体涉及一种数字化移动取片系统及方法，数字化移动取片系统包括信息采集单元、处理单元、验证单元、通知单元、服务器和终端设备；信息采集单元用于采集基础信息，处理单元用于通过用户人员身份信息、用户人员通信信息与终端设备进行身份绑定；验证单元用于根据基础信息生成验证信息；通知单元用于将验证信息发送至服务器；服务器用于将验证信息发送至终端设备；终端设备用于对验证信息进行验证，并在验证成功后输出检查病历信息、待取报告信息和待取胶片，能够使用户利用终端设备在线或离线浏览疾病诊断信息，不用再借助自助打印终端，降低了医院成本。

本公开实施例是关于一种诊断数据识别方法及装置、电子设备、存储介质，涉及医疗大数据技术领域，该诊断数据识别方法包括：通过历史医疗数据获取待处理对象的至少一个原始诊断数据；对各所述原始诊断数据进行标准化处理，获取各所述原始诊断数据对应的标准诊断数据；结合多个参考诊断数据以及所述标准诊断数据获取各所述原始诊断数据的候选诊断结果，并对所述候选诊断结果进行优化以确定所述待处理对象的目标诊断结果。本公开实施例中的技术方案，能够准确识别原始诊断数据的目标诊断结果，提高既往症识别效率。

本发明涉及一种个体尿蛋白与胃癌及胃黏膜病变进展关联的分析方法；并通过计算尿蛋白表达与胃黏膜组织病理状态、胃黏膜病变进展的关系，从而建立胃癌以及胃黏膜病变进展相关的尿蛋白标志物数据库；进而建立胃黏膜病变样本疾病进展风险评分体系。本发明基于无创方法，通过分子流行病学研究手段，结合生物信息学分析及机器学习，整合微观与宏观胃癌病因危险因素，建立胃黏膜病变进展风险预测模型为胃癌早筛和精准预防打下基础。

本发明提出了一种基于孪生网络的疾病相关性预测方法，解决现有技术中存在的疾病相关性计算范围较小的技术问题，实现步骤为：(1)获取疾病数据集；(2)构建训练样本集和测试样本集；(3)构建疾病的症状特征和分类特征；(4)构建基于孪生网络的疾病相关性预测模型；(5)对基于孪生网络的疾病相关性预测模型C进行迭代训练；(6)获取疾病相关性预测结果。本发明显著扩大了疾病相关性的计算范围，可用于指导疾病的分类、推断疾病的发病机制、药物重定位以及新药的研发。

本申请公开了一种临床研究数据采集方法和装置、电子设备和存储介质，该方法包括：建立临床数据中心CDR表中标准数据字段与目标数据系统中CRF表单字段之间的字段映射、以及与CRF表单项之间的近义词配置；基于字段映射、或字段映射和近义词配置，将CDR中的临床研究数据发送至目标数据系统，其中，临床研究数据基于标准数据库视图从源数据系统中采集，标准数据库视图基于CDR表创建。该临床研究数据采集方法可以自动完成目标数据系统对临床研究数据的采集，在保证数据采集质量的同时，提高数据采集的效率。

本发明公开了一种基于基因组的装备框架应用设计方法、系统及装置，包括，S1、搭建基因组数据库；S2、基于基因数据库进行基因‑性能映射分析和基因‑环境效应映射分析得到分析结果存入基因数据库；S3、根据分析结果进行工程实践运用。本发明基于装备基因组思想的装备规划论证、工程研制和试验鉴定框架。

本发明公开了一种互联网医疗分诊方法及系统，包括以下步骤：接收用户主诉信息；将主诉信息用预先训练好的BERT模型转换成句向量，再将句向量在预先创建的分诊向量数据库中进行相似度搜索，得到结果一；将主诉信息用分词工具转换成分词后的主诉文本，再将主诉文本输入到预先训练好的FastText模型中，输出结果二；对结果一、结果二和主诉信息进行加权计算，得到推荐的分诊科室；将推荐分诊科室返回给用户。本申请提供的互联网医疗分诊方法及系统，用户只需提交主诉信息一步操作便可获得推荐就诊科室，使用上更加方便快捷，降低了用户使用门槛；综合使用了BERT向量搜索和FastText分类模型两种推荐结果，并考虑了用户性别和年龄的影响因素，提高了分诊的准确率。

本申请公开了一种问诊交互方法及相关装置、电子设备、存储介质，其中，问诊交互方法包括：获取问诊参考文本，问诊参考文本至少包括目标对象输入的咨询文本和基于咨询文本预测到的系统文本，系统文本表征目标对象所患疾病所属的功能系统；基于问诊参考文本和目标症状文本，在症状文本集合确定本轮交互的若干候选症状文本，且目标症状文本包括目标对象在本轮交互之前已经选择的候选症状文本；基于目标对象在本轮交互的若干候选症状文本中所选择的候选症状文本，更新目标症状文本；重新执行基于问诊参考文本和目标症状文本，在症状文本集合确定本轮交互的若干候选症状文本的步骤以及后续步骤。上述方案，能够提升问诊交互的灵活性、准确性和适用性。

本发明涉及控制调节技术领域，具体涉及一种用于内分泌科药液的自动混合控制方法及系统。该方法评价待混合药液混合难度后，根据混合难度评价值对待混合药液分组，对每个组内所有待混合药液以不同混合转速混合相同时间后，得到所有药液的混合效果评价值，以所得混合效果评价值及混合转速确定该组最佳混合转速，以确定每份待混合药液的最佳混合转速；以最佳混合转速混合药液到其混合效果评价值不变，若改变药液所处混合容器搅拌棒和混合容器内壁间距后混合效果评价值提高，则将该待混合药液作为训练样本，训练神经网络得到每份待混合药液的最佳搅拌棒和混合容器内壁间距，以待混合溶液最佳混合转速和最佳间距对待混合药液进行搅拌。

本发明公开了一种基于四角号码的电子病历文本分类系统及方法，通过先识别出电子病历中的文字及图片，再对文字及图片实现对应提取，将中文文字转换成经四角号码编码的数字形式，再根据四角号码的同码异字为中文文字进行序号编码以及根据词性为中文文字进行词性编码，让中文文字转换成计算可识别的、与中文文字对应的以数字形式表征的文字编码，同时将文本中的图片进行数字图片值编码，再通过编码拼接模块形成与电子病历对应的电子病历编码，以实现电子病历的语义识别与文本分类的目标。

本发明公开了一种基于朴素贝叶斯网络的病症与药物的匹配方法，以病症症状(x

本发明公开了一种RNA二级结构预测方法及系统，涉及生物信息学领域。本发明包括以下步骤：获取RNA数据样本，并读取RNA样本序列；构建螺旋区点阵图；根据螺旋区点阵图构建初始茎区池；利用茎区池构建初始种群；在初始种群的基础之上，对RNA的种子进行能量计算，交叉，变异，茎区替换等操作，得到RNA种子自由能值，茎的位置和长度，环的种类和个数，多分支环和发夹环的位置以及发夹环长度，RNA中未配对的自由碱基单链的长度以及位置。本发明对于RNA进行二级结构预测有着合理的空间复杂度，以及较高的准确性，使得能量计算和结构预测时拥有更快的效率。

本申请提供一种冠心病筛查模型的构建方法，包括：对一组对象的心脏超声切面图像进行心肌做功分析，获取心肌做功参数；将所述一组对象的基本检查信息和所述心肌做功参数作为神经网络模型的输入，获得冠心病筛查模型；将所述一组对象的诊断结果作为标准来修正所述冠心病筛查模型。采用准确性优于斑点追踪的心肌做功分析，并将获得的心肌做功参数与基本检查信息融合，通过神经网络构建智能的冠心病筛查模型，进一步根据冠状动脉造影的诊断结果进行修正。通过构建的冠心病筛查模型可用于冠心病的筛查。该筛查方法与负荷超声心动图检查相比，更简便易行、更适合在临床进行应用；与斑点追踪相比，具有更高的准确性、特异性和敏感性。

本发明公开了一种基于FTRL模型的认知训练任务推送方法、系统及构建方法，通过设定各认知训练任务试次难度，构建认知训练任务人群常模，应用FTRL模型生成用户认知水平预测模型，结合“最近发展区”理论设置推送及反馈阈值，实现认知训练任务推送系统的构建；基于构建的认知训练任务推送系统，生成针对用户受损认知区域的、基于用户认知训练任务实时作答数据的、应用用户试次反应行为预判推送与反馈的高度个性化认知训练方案，使得用户始终处于“有挑战”且“能通过”的成就区间，提高用户训练的积极性和依从性，巩固与提升用户的认知训练效果。

本申请实施例提供一种医疗资源调配方法、设备及存储介质。在本申请实施例中，可响应于调配触发事件，获取待服务病患的医疗记录；根据所述医疗记录，预测所述待服务病患的资源需求信息；根据所述资源需求信息，对医疗资源进行调配。据此，可通过融合大数据，提升对病患的病情发展情况的评估精准度，从而可更加准确地预测病患的资源需求情况。在此基础上，可基于预测结果，对医疗资源进行调配，从而改善医疗资源的利用率、分配合理性，实现医疗资源的精细化管理。

本申请实施例提供一种病种识别方法、设备、系统及存储介质。在本申请实施例中，可对待审核病人的病历数据进行疾病特征提取，并根据待审核病人的疾病特征进行病种识别，以确定待审核病人的病种，实现了病人病种的自动化识别，有助于提高病种识别效率。

本发明公开了一种健康问题的矩阵化诊断方法，包括以下步骤：S1：通过对整个过程以时间的进程划分为一个时间轴，先通过信息采集模块对信息进行采集和存储管理；S2：其次，通过对采集的信息进行关联与比对；S3：再次，通过对信息关联比对后的模型分析，从而进行诊断。先通过信息采集模块对信息进行采集和存储管理，再通过对采集的信息进行关联与比对，最后通过对信息关联比对后的模型分析，从而进行诊断，从而达到了便于通过动态诊断方法对异常健康状况与生活方式中具体因素进行关联诊断的效果，实现了对异常健康状况与日常生活内容的匹配以及得出相应的结果之目标，使得临床诊断应用过程中更加高效、更加准确、更加方便。

本发明公开了一种药物吸收速率常数的预测模型、设备和存储介质，通过构建不依赖于房室模型的吸收动力学模型解析得到估算ka值，依据现有房室模型获得真实ka值，通过估算ka值和真实ka值验证比对差异，基于药动学参数进一步验证ka值的准确性，本发明预测模型预测的ka值准确度高，且无需静脉血药浓度数据，可满足不同类型药物的药物吸收速率常数ka值估算，进而为药物制剂的体内吸收动力学解析及其IVIVC的体内评价提供重要的工具。

本发明公开了一种智能骨科术后病人康复的医疗系统，涉及医疗康复技术领域，解决了现有技术仅能够根据相关数据确定康复状态，而无法根据相关数据灵活调整康复方案，导致康复效果不佳的技术问题；本发明与患者端相连接的智能护具采集监测数据，分别通过医师端和数据分析模块对监测数据进行评估，将两次评估结果进行对比获取目标评估标签，进而保证能够匹配到合适的康复方案，能够提高骨科术后的康复效果；本发明通过一次评估标签和二次评估标签的对比实现双重验证，保证对监测数据评估的准确性；同时从用户安全的角度考虑，通过至少一个医师端对目标评估标签进行确认，保证了目标评估标签的权威性，进而提高所匹配康复方案的准确性。