专利示意图
一、技术领域
人工智能技术领域
二、专利介绍
1.专利信息
专利类型：发明
专利权人：清华大学深圳国际研究生院、首都医科大学附属北京同仁医院
申请号：2023114867340
发明人：马岚、魏文斌、高伟豪、容福炬、邵蕾、邓卓、张瑞恒、陈楚城、李方、牛志远、龚正
2.专利说明书摘要
本申请实施例提供了一种病历管理方法、系统、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：对获取的目标病历数据进行图构建，得到目标病历图数据；将目标病历图数据输入目标病历分类模型，目标病历分类模型包括目标图嵌入子模型、目标图编码子模型和目标病历分类子模型；基于目标图嵌入子模型对目标病历图数据进行图嵌入，得到目标节点类型向量表；基于目标图编码子模型对目标节点类型向量表和目标病历图数据进行图编码处理，得到目标病历特征矩阵；基于目标病历分类子模型对目标病历特征矩阵进行病历分类得到目标病历分类数据，并基于目标病历分类数据对目标病历数据进行病历管理。本申请实施例能够优化对病历信息的管理。
3.创新点
首先，医学病历基于医院信息系统的管理，大多数是基于关系型数据库搭建的，较难实施人工智能算法的部署。我们将包含医学影像信息的病历进行图结构转码，并在此基础上实现眼科的病历自监督学习。实现了病历的图聚类。这样的好处是，经过审核的病历可以通过模型构建一套高维空间数据，通过向量引擎，任意一个新的病历在不知道患者诊断结果的时候就可以类似搜索引擎一样召回与之相似的k个病历。不光能够提高基层医院的诊断效率和准确率，还为构建患者队列，药物手术方法研究，患者情况评估提供了平台级的系统框架。
4.痛点问题
医学病历管理系统数据索引困难，管理难度大，难以实施人工智能算法，可视化能力差。
5.技术优势
（1）明确的定义了医学病历的多模态图结构框架，实验了结构化数据到图数据转码的流程；
（2）基于病历图数据创新了针对病历的图对比学习算法和“文本，数值，类型”融合孪生GAT相似模型。
三、产业化信息
1.应用场景
本技术可以作为一种新型的病历管理系统作为底层应用为医院进行部署，实现高效准确的病历推荐，患者队列构建，医学研究，可视化等功能。
2.商业价值
如果可以作为数据底层平台为医院做构建，那么市场规模将超过10亿。
3.发展规划
现申请专利，然后看看能否与医院合作做更大范围的产品开发和实验。
4.合作方式
面议
注:所有成果未经授权，请勿转载
联系方式：ttc@sz.tsinghua.edu.cn
