特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕

本发明提供了一种基于人工智能的用药处方推送方法和系统，所述方法包括以下步骤：S1：第一用户终端向服务器发送开处方请求，开处方请求包含患者标识信息和患者当前病情信息；S2：服务器接收开处方请求，根据患者标识信息获取患者病历信息，对患者病历信息和患者当前病情信息进行特征向量计算，生成处方建议信息，并将处方建议信息推送给第二用户终端；S3：第二用户终端接收处方建议信息并确定是否对其进行调整，若是则将调整后的处方建议信息发送给第一用户终端，否则将从服务器接收到的处方建议信息发送给第一用户终端，从而实现了不同用户终端的跨地域协作，极大减少时间空间对治疗患者的限制；并且通过对处方建议的调整，减轻了医生的工作量。

本发明公开了一种远程会诊申请装置，包括视频编码模块、参数绑定模块及第一后台控制模块。视频编码模块将从超声设备中获取的超声影像进行编码，得到超声编码影像；参数绑定模块将超声设备上第一显示器的显示参数与超声编码影像进行绑定，得到带有显示参数的超声编码影像；第一后台控制模块将带有显示参数的超声编码影像远程传输至会诊设备，以使会诊设备基于显示参数配置自身与第一显示器规格相同的第二显示器，供超声编码影像解码后显示，从而避免了超声影像无法在会诊设备上还原的情况。本发明还公开了一种会诊设备、远程会诊系统及方法、超声设备及计算机可读存储介质，与上述申请装置具有相同的有益效果。

本发明公开了一种基于BP神经网络的食源性疾病致病因子预测的方法，该预测方法包括以下步骤：S1、数据采集，收集、整理食源性疾病事故案例，建立食源性疾病样本分析数据库，并对每个样本包含的特征项记录；S2、确定训练集和测试集并进行属性选择与神经元定义；有益效果：建立深层BP神经网络模型，通过增加神经网络隐藏层的层数改进网络结构，优化网络计算复杂度，建立食源性疾病流行病学致病因子精准分析预测网络模型，并通过带有自学习功能的动态迁移网络实时更新迭，提高了食源性疾病致病因子预测的判别模型网络的执行效率和灵敏度；对缺失的数据进行预处理，重构了含缺失项的数据并对其进行分析，使之参与有效网络计算。

本发明公开了一种基于大数据的食源性疾病致病因子预测的方法，该方法包括以下步骤：S1、通过收集、整理食源性疾病事故案例，建立食源性疾病样本分析数据库，并对每个样本包含的特征项记录，确定训练集和测试集并进行属性选择与神经元定义，对缺失的数据进行预处理，构建准确率较好的食源性疾病致病因子深层BP神经网络预测模型；有益效果：将专家预测数据与深层BP神经网络预测结合，获得的预测结果更加准确，便于预测数据的获取、更新，实现食源性疾病的动态预测，更好的预测疾病发展趋势，并做出预测方案、措施调整，有利于疾病的预防控制和治疗，基于大数据使预测系统更加完善，提高疾病预测时效性、准确性。

本发明公开了一种糖尿病病人日常血糖监测数据采集管理方法及系统，所述方法包括：获得第一用户的日运动量信息；获得所述第一用户的日饮食含糖量信息；获得所述第一用户的第一血糖值并记录；获得预定标准血糖阈值；判断所述第一血糖值是否在所述预定标准血糖阈值之内；如果所述第一血糖值不在所述预定标准阈值之内，获得第一提醒信息；根据所述第一提醒信息，获得第一调整信息；根据所述调整信息对所述第一用户的日运动量信息和所述日饮食含糖量信息进行调整。解决了现有技术中存在不能准确判断所述糖尿病患者的实时血糖值，并根据所述实时血糖值调整日运动量及日饮食含糖量信息的技术问题。

提供一种口腔扁平苔藓辅助诊断标志物，其由谷氨酸、LysoPE(18:0)和牛磺酸组成。本发明还提供一种口腔扁平苔藓辅助诊断模型构建方法，其包括：步骤一、获取训练病例集；步骤二、采集所述受试者的血清样本，对血清样本进行超高效液相色谱‑四极杆/静电场轨道阱串联高分辨质谱分析，得到多个差异代谢物；步骤三、从多个差异代谢物确定谷氨酸、LysoPE(18:0)和牛磺酸作为口腔扁平苔藓的辅助诊断模型。本发明提供一种辅助诊断模型，其在诊断口腔扁平苔藓上具有无创、准确度高的优点。

本申请公开了一种多单元联合开方审方的方法及系统，根据用户请求通知对应的医师；获取药师审方后的处方，将所述处方发送至第三方进行签章认证；接收签章认证成功后的处方，获取处方信息；将所述处方信息发送至药店POS单元，所述线上开方审方单元与所述药店POS单元通过接口链接。通过本申请，医师/药师不用再录入医院HIS单元而是通过接口传递，药店人员也不用录入药店POS单元也是通过接口传递。如果有新的有资质的医院或者药店需要加入单元，不用更改医院或者药店本身的逻辑，只需要接入相应的接口即可。本申请将在线开放审方单元同医院HIS单元以及药店POS单元的打通，让操作流程更为畅通，也便于监管部门进行全流程监管。

本发明公开了一种远程引导系统、方法、计算机设备以及可读存储介质，远程引导系统包括控制端与移动端，控制端包括控制设备以及第一通信设备、移动端包括反馈设备、医学影像设备以及第二通信设备；其中，第一通信设备与第二通信设备通信连接，反馈设备通过第二通信设备向控制端发送目标对象的反馈信息，控制设备通过第一通信设备向移动端发送引导信息和/或控制命令，引导信息用于指导目标对象的摆位，控制信息用于控制医学影像设备工作。上述远程引导系统，根据远程获取的移动端中目标对象的反馈信息，向移动端发送相应的引导信息以指导目标对象摆位，以便于拍摄目标对象的医学影像或对其进行相应操作。

本申请公开了一种医疗数据校验方法、装置及电子设备，涉及AI医疗、深度学习、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取待校验的医疗数据及候选文档；利用自然语言处理模型对医疗数据及候选文档进行处理，以获取医疗数据及候选文档分别对应的各特征向量；基于各特征向量，采用N种方式计算医疗数据与候选文档间的相关性，以获取N个关联向量，其中N为大于1的正整数；对N个关联向量进行融合计算，以确定基于候选文档时，医疗数据的置信度。由此，通过这种医疗数据校验方法，从多个维度准确表示医疗数据与候选文档间的关联与差异，并且端到端模型不会产生误差累积，从而提升了医疗数据校验的准确性。

本发明公开了一种针对多溴联苯醚类有机污染物的海水水生生物水质基准值推导方法，方法包括以下步骤：毒性数据筛选、受试物种筛选、毒性数据检验，将最终筛选出的毒性数据的导入SSDToolbox，以toxicity value为横坐标，cumulative probability为纵坐标进行模型拟合，比较拟合得到的K‑S检验结果，确定最优拟合模型，得到急性5％物种危害浓度(HC5)，经过基准外排获得海域水质基准高值(HSWC)。本发明在推导过程中充分考虑海水水生态系统对偶然暴露的耐受能力和恢复能力以及多溴联苯醚类新兴有机污染物的海洋水环境污染现状，提供了一种更适合我国当前水环境管理需求的海水水生生物水质基准值推导方法，更为方便快捷准确，能够有效避免“过保护”和“欠保护”。

本发明提供了一种子宫内膜异位症相关卵巢癌的风险预测模型和风险预测系统，该风险预测模型包括以下回归方程：Logit(P)＝ln(P/1‑P)＝‑11.149+0.113*年龄+0.170*体质指数+0.002*包块体积+2.420*血流信号。相比现有技术，本发明的预测模型大大提高了卵巢癌风险的预测准确性，帮助临床更好地制定治疗方案。

一种基于迭代搜索策略的蛋白质溶剂可及性预测方法，首先，根据输入的待测定溶剂可及性的蛋白质序列信息，使用HHBlits工具生成对应的多序列联配信息，进而生成对应的位置特异性频率矩阵，同时，对PDB数据库中每条蛋白质序列也进行上述操作；其次，计算输入的蛋白质序列的位置特异性频率矩阵和PDB数据库中每条蛋白质的位置特异性频率矩阵的相似度；然后，从PDB数据库中获取与输入蛋白质相似度最高的多条蛋白质序列及结构信息，并将其作为模板蛋白质；再次，使用DSSP工具计算每条模板蛋白质的溶剂可及性信息；最后，根据模板蛋白质的溶剂可及性信息，预测输入蛋白质序列的溶剂可及性。本发明计算代价低、预测精度高。

本申请提供一种脱硫优化方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对烟气进行脱硫优化的效果并不理想的问题。该方法包括：获取脱硫设备在脱硫过程中产生的多种时序数据，时序数据是影响脱硫设备的脱硫效果的时间序列数据；在多种时序数据中的每种时序数据的变动范围内生成多个操作数据；使用神经网络模型对多个操作数据和多种时序数据进行预测，获得多个预测指标数据；从多个预测指标数据筛选出最优指标数据，并根据最优指标数据确定出用于优化脱硫效果的操作数据。

本发明公开了一种用于医院之间的信息共享平台，包括账号注册模块、云数据共享访问模块、诊疗服务模块、信息交流模块和设备使用问题反馈模块；其中：账号注册模块：用于注册该信息共享平台的账号以及进行身份的认证；云数据共享访问模块：用于核对身份信息后进入云数据库；诊疗服务模块：用于接收患者的症状信息并对其进行判断；信息交流模块：用于接收特殊病例就诊医院的协作请求，并将诊疗结构和诊疗方案反馈给对应的患者；设备使用问题反馈模块：用于诊疗过程中设备的使用问题进行反馈。本发明还公开了一种信息共享方法。具有便于医院与医院、医院与设备厂家和医院与患者之间的信息共享的优点。

本发明公开一种基于人脸识别的城乡体温监控报警防疫系统及方法，包括前端安防模块、后端指挥控制中心和基层执法单位模块；前端安防模块采集视野内人员红外图像及可见光图像，将采集到的图像传输给后端指挥控制中心，经由后端指挥控制中心分析确定图像内体温超过阈值的可疑人员信息，将可疑人员信息传输给基层执法单位模块，基层执法单位进行防疫控制；其中后端指挥控制中心包括人脸识别服务器、用于结构化识别人体体态信息的智能分析服务器、用于地图定位的GIS地图服务器；后端指挥控制中心与外界信息网相连接，外界信息网包括公安视频专网、公安信息网、成员单位接入专网和社会监控接入专网；该防疫系统及方法具有覆盖高，追踪执法及时的特点。

本发明提供基于区块链的医疗评价系统，包括：监控系统，用于对会诊室进行监控，获得监控视频；智能手持端，用于生成患者评价，将患者评价发送至评价装置；评价装置，用于生成阶段监视时间段，将阶段监视时间段发送至监控系统；并生成确认信息；根据确认信息与所述患者评价生成患者确认评价，将患者确认评价发送至监管装置；监管装置，用于采集监控视频和患者确认评价生成综合评价，并将综合评价上传至区块链网络中。本发明所带来的有益效果：通过设置评价装置与智能手持端，使得患者无需当面评价，整体私密性更强，更能体现评价的真实性。并且引入监管装置进行二次审查，可避免患者过多的主观因素导致公平性差的问题发生。

本发明实施例公开了一种基于区块链技术的药品溯源监管方法及系统，包括智能硬件记录仪、平台软件、手机软件、药品和扫码机器，所述智能硬件记录仪通过蓝牙和手机软件、平台软件实现对接进行数据传输，所述智能硬件记录仪上传数据到平台软件或者手机软件，且数据上传设置有间隔周期，所述间隔周期具体为1‑10min，所述智能硬件记录仪与手机软件和平台软件之间的数据交互方式均通过区块链加密技术完成，本发明能够建立完整的药品流通的监管链，在药品出现问题的时候，能快速的追查到责任方。

本发明公开了一种基于CFD数值模拟和机器学习的智能加药系统和方法，该系统包括运算分析模块、优化控制模块和反应沉淀池，运算分析模块包括历史运行数据库、CFD模拟数据库、模型样本数据库和机器学习模型，历史运行数据库包括反应沉淀池在不同参数下的历史运行数据，CFD模拟数据库包括模型计算获得的反应沉淀池模拟数据，历史运行数据和CFD模拟数据在模型样本数据库中进行数据融合，获得模型样本数据，机器学习模型对模型样本数据进行训练，获得反应沉淀池内的加药量参数，优化控制模块根据加药量参数在反应沉淀池内投加药剂。本申请在CFD数值模拟结果扩充历史数据集，增加了机器学习输入数据维度，利于机器学习建立更好的预测模型，实现药剂精准投加。

本发明提供了一种群体行为逻辑优化方法及计算机可读存储介质，将群体行为逻辑优化方法将抽象的离散的群体行为和行为的执行逻辑先映射到行为树BT，然后再将所述行为树映射到能够被基因表达式编程GEP算法优化的表达式树ET，以最终通过所述GEP算法优化的所述ET中的特定代码来优化所述BT，从而最终实现所述群体行为逻辑的优化，本发明提供的群体行为逻辑优化方法具有良好的优化性能，使得优化后的群体行为逻辑在执行任务时能够节省大量时间。

本发明公开了一种乳腺癌患者测腋窝淋巴结转移预测模型及其构建方法，本发明利用人工智能机器学习算法，基于乳腺癌患者的磁共振影像数据及临床特征数据基础，建立乳腺癌患者腋窝淋巴结转移的人工智能预测模型；所述预测模型具有精准、简便、无创等优点，能够有效对乳腺癌患者术前腋窝淋巴结转移进行有效评价，有助于辅助乳腺癌临床诊疗决策，减少患者不必要的腋窝淋巴结清扫手术，减少手术并发症的发生，提高患者的生活质量，有更高预测效能和临床收益，对指导临床治疗策略、加强临床治疗干预及后续的个体化随访具有重要的指导意义。

本申请涉及一种科学数据基因组的处理方法、装置和存储介质。所述方法通过建立与多个数据源之间的连接关系，获取多个数据源分别对应的数据字段，并获取对多个数据源提供的数据进行展示的数据层级关系，从而根据数据层级关系，建立多个数据源中的数据字段与展示节点中对应展示字段之间的映射关系，基于映射关系和与多个数据源之间的连接关系，从多个数据源中获取与展示节点中对应展示字段匹配的数据并展示，从而实现按用户希望查看的数据之间的关系展示数据，且避免了传统技术中通过手动关联不同数据源获取数据过程复杂的问题。

本发明实施例提供了一种新冠肺炎的预警方法和系统，涉及医学信息工程领域，该新冠肺炎的预警方法包括：获取目标用户的体征数据；依据所述体征数据生成所述目标用户的体征图谱；依据所述体征图谱进行分析处理，得到所述目标用户对应的疾病预警结果；依据所述疾病预警结果进行输出。本发明实施例解决现有技术中对传染疾病预警的滞后性问题，满足卫生防控的预警需求。

本发明公开了一种心脏细胞模型动作电位模拟方法，主要阐述了一种新的广义“特罗特”算子分裂法实施方案，解决现有技术中由于钠离子通道的马尔科夫链(Markovchain，MC)模型是一组刚性的常微分方程组，因其存在刚性，在大时间步长下，均一化算法的加速性能仍然较低，混合算子分裂算法的误差仍然较大以及存在几个局限问题。本发明广义“特罗特”算子分裂法同时解决临床应用中权衡心脏细胞模型数值模拟的稳定性、加速性和误差三个要素的问题；替代了固定时间步长的均一化、混合算子分裂算法求解器，该方法独立于特定离子通道模型的渐近性质，能在较大的固定时间步长下，保持稳定的数值模拟结果，符合临床精度要求，加快计算速度。

本发明属于信息处理技术领域，公开了一种肿瘤纯度和平均倍体信息的推测方法、系统、存储介质。从fasta文件中读取标准序列，从bam文件中读入测序读段；利用BWA软件对read段比对对齐，使用SAMtools提取readcount的值；定义Bin的长度，除去无用的位置和去除噪音，求出每个不包含缺失位置的bin的readdepth值；使用Free‑C软件检测出拷贝数变异CNV区域；使用高斯混合模型确定loss区域的类型；确定迭代范围和步长；采用偏差最小策略来筛选最优的结果，确定此时的肿瘤纯度和平均倍体为最终的结果。本发明防止噪音在模型中的传播，得到较为可靠的结果；缩短了需要比对的数据量。

本发明公开了一种自主构建医疗监测系统的方法，包括：预先封装训练完成的基于深度学习模型的医疗监测系统，并拆分成为若干个独立部署的微服务构件；将这些构件存储于微服务库中，并形成一个构件关系图；基于该构件关系图，用户自主输入关键词；基于A*的启发式算法，结合关键词与微服务构件的匹配程度，及微服务构件之间的数据通信关系，从构件关系图中搜索得到一个较优子图作为最优解；将搜索得到的较优子图中待组建的微服务构件和微服务构件之间的数据通信关系部署在边缘节点上，搭建获得所需的轻量级医疗监测系统。本发明能高效快速自动搜索搭建系统，自动精准构建满足用户功能需求的轻量级系统，很好地适配用户。

本发明涉及一种医疗终端系统、医疗终端及医疗平台，其中，医疗终端系统包括图形用户主页界面模块、游览界面模块和个性化界面模块；所述图形用户主页界面模块用于提供图形用户主页界面，并在所述图形用户主页界面中提供进入所述游览界面模块和所述个性化界面模块的入口；所述游览界面模块用于提供带有医院常规医疗信息的游览界面；所述个性化界面模块用于提供带有病人诊疗信息的个性化界面。本发明能够使病人与医生之间保持良好的沟通，医疗信息在主治医师、值班医生、病人之间可以合理共享。

本申请实施例提供一种基于云数据平台的复工复产管理方法及系统。在该申请实施例中，云数据平台能够对被测对象的生物特征信息、身份信息以及活动轨迹进行分析，从而基于活动轨迹和目标对象的健康状态确定被测对象的健康检测结果。通过上述无接触式的健康检测技术，不仅可以避免通过体温检测造成的漏检，还可以规避通过问询检测产生的谎报和瞒报行为，这样能够快速、准确地对被测对象进行健康检测。

一种用于评估从临床设备传输的临床数据的完整性的自动化方法。临床数据包括连续记录的数据、间歇记录的数据、以及与连续记录的数据和间歇记录的数据中的每一者相关联的时间戳数据。所述方法由处理器执行并且包括：从临床设备接收临床数据，并且基于与连续记录的数据相关联的时间戳数据，确定获得连续记录的数据的时间跨度。将与间歇记录的数据相关联的时间戳数据与所确定的时间跨度进行比较。如果与间歇记录的数据相关联的任何时间戳数据不在所确定的时间跨度内发生，则发出指示临床数据的连续记录的数据是不完整的警报。

计算机系统和方法可以包括：使用沉浸式技术产生多维感官环境；创建第一数字模型，所述第一数字模型包括情感的、心理的或体感的用户体验或该用户体验方面的视觉表示；接收视觉外感官信号的描述；将所述视觉外感官信号分层到第一数字模型上以使得所述视觉外感官信号被配置为由感官装置生成；并且通过至少以下操作，在多维感官环境中生成用户体验或用户体验方面的显形形式，即，经由沉浸式技术，在多维感官环境中显示第一数字模型的视觉表示，并且在感官装置处生成与第一数字模型相关联的视觉外感官信号。显形的用户体验可以被影响以提高用户健康和/或表现。

本发明公开了一种基于区块链的电子病历系统，包括写入患者病例的病例写入模块，病例写入模块输出连接用于临时处理储存数据的临时存储模块，临时存储模块输出连接用于生成并计算区块哈希值的区块链写入模块；区块链写入模块输出连接用于存储区块链内容的区块链服务器；区块链服务器连接另一家医院的用于存储区块链内容的医院区块链服务器，所述区块链服务器和医院区块链服务器均无线和/或有线连接存储区块链内容的云端；云端无线连接操作端，操作端连接病例写入模块。本发明减少了病例丢失的麻烦，方面医生了解病患信息，便于医生对病患信息的准确判断，可有效防止数据损坏，保证数据的完整性。

本发明提供一种控制传染病的方法、装置、电子设备及存储介质，该方法结合了大数据和传统的人工作业方式，通过多种途径收集与传染病控制密切相关的地区风险、症状风险和密切接触风险等三个维度的信息，使得对庞杂的人群进行有效监控成为可能；并且将上述信息进行合理利用，为形成对不同情况的人员进行不同管控的控制机制提供数据参考，极大地提高了管理的透明度，能够准确地进行分级管控，能够兼顾管控的高效与合理，极大地减轻管理者在面对庞杂人群进行管理的作业难度，极大地提高普通群众的对于传染病控制的参与度以及知晓度，有利于形成全员抗疫，从而快速高效对传染病进行控制。

本发明涉及一种基于智能联合学习的疾病诊断系统。该系统包括：上下文特征嵌入表示层，医学影像嵌入表示层，医学查体实验数据嵌入表示层，医学知识编码层，神经网络隐藏层，以及联合学习输出层。该系统采用传统线性模型和深度学习模型的联合学习模型，用于有效的疾病诊断，既能利用深度学习实现对医疗影像、电子病历和查体实验结果的高层信息自动抽取，免去复杂的特征工程，又能利用规则融入医学诊断学的知识与医生经验。本发明既能比较全面的覆盖病人的多种模态信息，又能在保持深度学习算法强大泛化能力的同时有效结合医学诊断学的领域知识，增强整体疾病诊断算法模型的可解释性和准确性。

本发明公开了一种用于预测结直肠癌患者发生隐匿性肝转移的风险度的方法，所述方法采用随机森林法，建立以结直肠癌患者的原发灶第一支回流静脉血中CTC数目等主要危险因素为自变量的预测模型，用于预测结直肠癌患者发生隐匿性肝转移的风险度，达到指导病人进行医疗决策、术后复查随访等作用。

本发明公开了一种基于自适应寻优模型的血糖变化趋势预测系统，要解决的是现有血糖预测中的问题。本发明包括数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、模型训练模块、模型预测模块和结果输出模块，所述数据采集模块与数据预处理模块相连，模型预测模块分别与数据预处理模块、模型训练模块和结果输出模块相连，数据存储模块分别与数据预处理模块和模型训练模块相连。本发明采集用户之前一段时间的各种生理指标数据和基础信息，分析相关生理指标本与血糖值隐形联系，挖掘出用户过去一段时间血糖变化的趋势，预测用户一年内的血糖变化趋势，从而可以对可能出现高血糖的用户提出预防建议，有利于降低糖尿病的发病率。

发明名称:基于大数据的私人定制健康管理系统本发明基于大数据分析处理,针对客户实际情况私人定制出切实可行的健康改善措施,并实时跟进改善状况,总结改善效果,从而提高客户自身免疫力,从根本上提高客户健康状况的管理系统。

本发明提供一种评估化学驱油体系色谱分离程度的方法，利用该描述方法求得的色谱分离参数可以预测化学驱油剂在地下的色谱分离程度，从而指导室内驱油体系的配方设计。该分离参数描述方法包括:获取各驱油剂浓度曲线；利用重合面积比法来求取参数；建立色谱分离参数描述模型；色谱分离程度判别。该色谱分离参数描述方法有助于深入认识复合驱的驱油机理，指导复合驱油体系配方设计与优化。本发明的原理描述科学、准确，具有较好的推广价值。

本发明涉及医疗耗材管理技术领域，具体公开了一种可进行智能统计的医疗耗材存取系统，包括相互电性连接的存取终端和后台服务端；存取终端包括交互模块、存取模块和隔离存放容器；交互模块用于供使用者输入医疗耗材的类型及每种类型的数量，并进行患者身份验证，成功后向存取模块发出命令；隔离存放容器上设有多个独立、且可密封的空间，存取模块用于保存医疗耗材，并送如隔离存放容器的独立空间中，存取模块还对独立空间进行密封；后台服务端包括信息接收模块，用于录入并存储患者信息以及医疗存储耗材取用信息，还包括账目生成模块，生成账目信息与患者信息进行关联。能够对医疗耗材进行精确的统计，进而避免错收、漏收等情况发生。

本发明公开了一种区块链技术应用就诊方案共享芯片系统，主体包括患者、首次接诊医院、实名制共享芯片系统、身份信息识别、既往病史记录、区块链应用网络六个主要环节模块，其中首次接诊医院作为患者医疗服务的提供和保障单位，被配置为依据患者提供的个人信息，首次接诊医院进行初步实名制共享芯片系统确认，患者身份信息识别验证通过进入关于患者的区块链应用网络，首次接诊医院根据患者既往病史记录和当前患者身体情况，最终确定关于患者的实际诊疗方案，本系统能够跟踪患者和接诊医院，并记录患者的诊疗过程和诊疗用药情况，方便政府有关部门进行实时监管。

本发明提出了一种基于女性激素检查信息的疾病认知系统。包括：获取模块，用于获取历史用户的个人信息以及激素检查数据，根据历史用户的个人信息以及激素检查数据生成个人数据表；训练模块，用于获取诊断标准，根据该诊断标准建立数据参考范围值，通过复相关系数算法结合个人数据表以及数据参考范围值生成认知模型；表生成模块，用于获取待认知用户的个人信息以及激素检查数据，生成待认知个人数据表；认知模块，用于通过认知模型对待认知个人数据表进行认知，并生成对应的认知报告。本发明通过复相关系数算法能够生成认知模型，将数据之间的匹配通过算法模型来实现，能够提高女性激素检查信息与疾病认知之间的精确度，提升用户体验。

本申请提供的一种lncRNA靶基因的预测分析方法、装置、设备和介质，通过统计每个处理中重复的mRNA表达量之和，并根据表达量过滤掉表达量之和为零的mRNA序列；对mRNA和lncRNA的表达量进行相关性分析，并提取对应的相关性系数和概率P值作为相关性评判标准，以合并去冗余并分别以mRNA文件和lncRNA文件进行存储；对去冗余后的lncRNA序列按照指定序列数目进行拆分，以分别生成批量任务运行shell脚本，并提交至集群以实现多线程运行。本申请设置过滤方法减少lncRNA待预测的靶基因数量，减少了lncRNA靶基因预测假阳性率，从去除假阳性和多线程角度优化提升lncRNA靶基因预测效率。

本申请公开了一种智能分诊方法、装置及电子设备。该方法包括：获取患者的症状信息；将所述症状信息输入预先完成训练的疾病预测模型，得到疾病预测模型对所述症状信息处理后输出的预测疾病；基于所述预测疾病以及预先针对医院构建的疾病与科室的归属关系，确定与患者对应的科室。本申请公开的技术方案，基于患者的症状和医院的具体情况准确预测科室，能够降低患者挂错号的概率。

本发明公开了一种医疗监测系统，可以实时获取用户的人体健康特征参数，对用户的身体状态起到实时监控的作用，然后基于接收到的人体健康特征参数智能判断用户的病症，并根据用户的病症给出用药指导建议，然后再获取用户的位置信息，并基于用户的位置信息向用户推荐附近药店，得到用户允许后即通知附近药店按照用药指导建议送药上门，可以为用户提供送药上门服务，用户无需出门买药，杜绝了由于用户患病外出而导致发生意外的风险，尤其是针对老人，可以起到有效的监控作用。

本发明公开了一种医疗监测方法、计算机可读取的存储介质。本发明的医疗监测方法可以实时获取用户的人体健康特征参数，对用户的身体状态起到实时监控的作用，然后基于接收到的人体健康特征参数智能判断用户的病症，并根据用户的病症给出用药指导建议，然后再获取用户的位置信息，并基于用户的位置信息向用户推荐附近药店，得到用户允许后即通知附近药店按照用药指导建议送药上门，可以为用户提供送药上门服务，用户无需出门买药，杜绝了由于用户患病外出而导致发生意外的风险，尤其是针对老人，可以起到有效的监控作用。

本发明属于生物医学领域，公开了一种基于网络药理学分析茯苓聚糖抗腺性膀胱炎作用机制的方法并首次报道了茯苓聚糖防治腺性膀胱炎的详细靶点和具体药理机制。包括以下要点：通过TCMSP、DisGeNET等在线数据库分析获得茯苓聚糖药理靶点及腺性膀胱炎病原靶点；将茯苓聚糖和腺性膀胱炎靶点取交集得到药物‑疾病交集靶基因靶点并构建相关蛋白互作网络筛选核心靶点；进一步利用R语言相关包对核心靶点进行基因本体GO生物过程和KEGG通路富集分析；最后构建药物‑靶点‑基因本体功能‑通路‑疾病可视化图进行治疗机制的深入解析。本发明方法为阐释茯苓聚糖发挥抗腺性膀胱炎研究机制提供了新思路，同时为茯苓聚糖用于腺性膀胱炎的临床应用提供了前期研究基础。

本发明涉及一种基于人工智能的正畸手术方案交互模拟及评估系统，属于全手术期交互性模拟及评估平台，解决现有手术操作难以得到直观预期手术成果、直观硬组织改变程度等问题。本发明创新性地将传统放射影像技术、虚拟现实技术、人工智能分析相结合，医生通过其构建的三维模型进行虚拟手术操作和设计并追踪手术过程中的影像变化，通过自身交互性手术模拟平台的相应算法，根据医生的操作映射出一系列硬组织的改变，再将软组织覆盖在硬组织上，最终得到直观的预计手术成果。本发明也将依托专家决策系统对病历难度、操作方案评分、操作实际效果评分，通过虚拟手术效果对医师自身的方案进行修改，大幅提高手术的可控性与效果，可用于临床和科研分析。

本发明公开了一种健康评估迭代分类器模型的构建方法，收集健康数据并确定每种影响因素的数值区间标准，然后把收集的健康数据按照数值区间标准进行划分，标记类别；采用模糊集隶属度函数确定每种因素对用户健康的影响程度，构成训练所需的训练样本集；训练迭代分类器模型，所述迭代分类器模型采用若干个弱分类器集成强分类器，所述弱分类器采用BP神经网络结构。所述的迭代分类器采用多个弱分类器集成形成强分类器，不易在训练过程中造成过拟合情况。所述BP神经网络能对未处理过的噪声具有一定的容错能力，而且具有良好的泛化能力。本发明可以实现充分的对用户的健康进行分析，让用户直观地了解到自己的健康状况，及时发现影响健康的问题。

本发明公开了一种基于知识感知的多中心临床数据集适配设备，包含：数据输入单元、知识图谱嵌入单元、基于知识感知的对抗性学习单元和临床结果预测单元；知识图谱嵌入单元包括：知识图谱模块和图卷积神经网络模块；所述基于知识感知的对抗性学习单元包括：患者表征模块、知识表征模块、基于知识感知的患者表征模块和多中心鉴别器模块；所述临床结果预测单元用于对基于知识感知的患者表征模块输出的所述患者特征表示π进行拟合，得到临床目标的预测结果。本发明的基于知识感知的多中心临床数据集适配设备，引入外部的临床专家知识，能够同时捕获多中心临床数据集中患者的共享特征和中心相关特征，从而提高在不同临床环境下的应用性能。

一种基于足底压力信息的步态划分与特征提取方法，它包括对有下肢运动功能障碍的患者进行足底压力信息采集；针对采集到的足底压力信息，进行信号预处理；基于预处理后的足底压力进行步态划分；提取常规运动学特征和足底压力指数动力学特征。本发明通过足底压力变异性指标，可以定量评估患者在步行过程中，各个步态周期的支撑相之间的足底压力变异程度，有助于定量评估患者姿态不稳定，用力不均匀等情况，可以在动力学特征中为医生提供诊断辅助。

本发明公开了一种基于深度图像特征和阈值学习策略的蛋白质亚细胞定位的方法，包括以下步骤：步骤1，数据收集和数据预处理；步骤2，数据增强训练集测试集划分；步骤3，构建基于卷积神经网络的特征提取器；步骤4，利用最小冗余最大相关算法结合后向特征消除进行特征提取；步骤5，构建亚细胞定位分类器；步骤6，性能评价，步骤7，利用单标签亚细胞定位预测器蛋白质免疫组化单标签图像进行预测，利用多标签亚细胞定位预测器对蛋白质免疫组化多标签图像进行预测。本发明引入了阈值学习策略，可以更好的挖掘标签与样本以及标签与标签之间的相关性使得多标签蛋白质亚结构的定位预测性能更好。

本发明提供基于虚拟现实的药物设计云计算流程控制系统及其方法，包括药物设计模块组、交互和调度模块和虚拟现实药物设计模块；所述药物设计模块组包括验证模块、数据库模块、过滤模块、预处理模块、方法模块、分析模块；所述药物设计模块组以模块的形式展现，用户根据项目需求自由选择和组合相应的模块来进行计算；所述方法模块包括分子对接模块、分子动力学模块、结合自由能计算模块、自由能微扰模块、药效团模块、人工智能分子生成模块，ADMET预测模块；所述交互和调度模块包括Jupyter单元和Majorana任务调度平台。本发明实现了高通量、高并行的基于虚拟现实技术的药物设计云计算任务的跨平台调度。