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一种基于含因果性医学知识图谱的疾病辅助鉴别诊断系统

摘要

本发明公开了一种基于含因果性医学知识图谱的疾病辅助鉴别诊断系统,本发明设计和构建了非结构化数据提取、映射和校准工具,从电子病历、医学文献、临床指南等多源异构医学知识源中提取与疾病诊疗相关的因果性知识,构建包含病史、症状、体征、实验室检查结果、用药、人口统计学信息等关键诊断信息的含因果性医学知识图谱,并在构建过程中设计相应的知识提取规则,减少含因果性医学知识图谱的噪声,提高疾病鉴别诊断模型的准确度和运行效率。本发明基于含因果性医学知识图谱,提取患者所有的个性化诊断数据,并充分利用患者数据中的阴性检查结果和阴性症状等阴性数据,利用疾病鉴别诊断模型开展显式推理,给出具有明确诊断依据的推理结果。

著录项

  • 公开/公告号CN113871003A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-12-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN202111452519.X

  • 发明设计人 李劲松;吕可伟;田雨;周天舒;

    申请日2021-12-01

  • 分类号G16H50/20(20180101);G16H50/70(20180101);G16H50/50(20180101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人刘静

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2023-06-19 13:29:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-08

    授权

    发明专利权授予

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