本发明公开了一种基于人工智能的关节MRI图像识别方法及系统，包括：首先将获取的关节MRI图像输入预训练的去干扰模型，剔除噪声和干扰。接着利用深度学习技术确定待分析图像对应的病变类型。然后，根据识别出的病变类型，从预置药物数据库中提取出相...

本发明公开了一种基于人工智能的药物信息推荐方法及系统，包括：首先获取目标用户的历史用药数据，这些数据至少包括目标用户在特定时间段内使用的所有药物的信息。然后，将这些历史用药数据输入到预先训练好的药物功能推理模型中，以确定目标药物功能，这...

本发明公开了一种基于AI驱动的临床研究患者招募方法及系统，包括：首先，获取与目标临床研究项目直接和间接相关实体的基础需求患者表征向量；然后，通过首级联动分析和次级联动分析，分别得到目标临床研究项目的首级关联表征向量和次级关联表征向量；最...

本发明公开了一种基于人工智能的临床患者状态监测方法及系统，包括：首先获取实时的患者生理状态数据，然后使用集成模型中的自注意力模型对这些数据进行并行解码，得到第一临床患者状态评估结果。随后从隐私服务器中获取第二临床患者状态评估结果，该结果...

本发明公开了一种基于深度学习的心电图像分析方法及系统，包括：首先通过收集待分析的心电图像和用户历史病例信息作为模型输入。病理分析模型整合了深度卷积神经网络、循环神经网络、自然语言处理单元和决策单元，依次对心电图像进行特征提取、连续向量空...

本发明公开了一种基于深度学习的临床医学影像分析方法及系统，包括：首先获取待分析的临床医学影像，然后对多个病理框架生成相应的病理描述内容集合。将这些临床医学影像和病理描述内容集合加载至多模态识别模型中，得到影像在各个病理框架下的置信度结果...

本发明公开了一种基于深度学习的头颅CT图像识别方法及系统，包括：首先，对原始及缩减的头颅CT图像使用预训练体素分析模型的初步识别单元提取脑部病变元素。随后，整合这些病变结构以获取关键结构数据，目的是全面分析病变区域以提升识别准确性。最终...