科创中国
基于知识感知的多中心临床数据集适配设备
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2024-11-22 09:01:13
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2024-11-22 09:01:13
本发明提供了一种基于知识感知的多中心临床数据集适配设备，采用如下的技术方案：一种基于知识感知的多中心临床数据集适配设备，包括：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；数据输入单元用于向基于知识感知的对抗性学习单元输入训练数据对其进行训练，训练数据包括源数据集和目标数据集源数据集目标数据集两个数据集都拥有患者特征x，其中源数据集中的患者额外带有临床目标结果的真实标签y；
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。
医学大数据与临床研究领域：在多中心临床研究中，不同医院或研究中心的数据格式、标准和质量可能存在差异。该设备可以有效地整合这些数据，通过知识感知技术，使不同来源的数据能够相互适配。这有助于开展大规模、跨地区的临床研究，提高研究结果的准确性和可靠性，例如在心血管疾病、癌症等大型临床研究项目中发挥重要作用。
医疗人工智能开发：为医疗人工智能模型的训练提供高质量的数据。通过适配多中心临床数据集，能够丰富数据的多样性和代表性，提高人工智能模型对不同临床场景的适应性。例如，在疾病诊断辅助系统、治疗方案推荐系统等人工智能应用的开发中，该设备可以提供关键的数据支持。
医院信息化管理与数据共享：在医院内部和医院之间的数据共享和交流中，该设备可以解决数据不兼容的问题。它可以帮助医院更好地整合临床数据，实现医疗信息的互联互通，提高医疗服务的质量和效率，例如在远程医疗、医疗联合体等模式中发挥作用。
浙江大学是一所历史悠久、声誉卓著的高等学府，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。浙江大学的前身求是书院创立于1897年，为中国人自己最早创办的新式高等学校之一。1928年，定名国立浙江大学。2022年，浙江大学入选第二轮“双一流”建设高校，21个学科入选一流学科建设名单，绝大多数学科在第五轮学科评估中取得可喜进步。
本发明的有益之处在于所提供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，有助于更好的开展相应的临床研究，帮助患者得到更好的治疗和护理。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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