深圳达实旗云健康科技有限公司专利技术

深圳达实旗云健康科技有限公司共有7项专利

  • 本申请公开了一种医疗数据采集方法、系统及存储介质,其医疗数据采集方法包括:通过生成医疗数据采集指令;向分布式SQL查询节点发送医疗数据采集指令,以供分布式SQL查询节点接收医疗数据采集指令,根据医疗数据采集指令查询对应的源数据库得到目标...
  • 本申请涉及一种基于医疗大数据的危重症早期预警方法及相关装置,该方法包括以下步骤:获取多个体征参数,并将患者参数输入到隐马尔可夫模型,以得到患者的危重症类型及概率;其中,所述隐马尔可夫模型基于预录入的医疗大数据训练得到,并利用前向‑后向算...
  • 本申请公开了一种医疗数据隐私保护方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及医疗数据技术领域,所述医疗数据隐私保护方法包括:通过数据服务为医疗数据库中的医疗数据分别新增对应的API;根据预设的数据元表为各所述API分别对应的医疗数据添加对应...
  • 本申请公开了一种支付与对账管理方法、装置、终端设备及存储介质,其支付与对账管理方法包括:通过预设的HIS系统标准接口对接目标HIS系统;响应于云平台的用户输入的支付渠道配置信息,为目标HIS系统配置至少一个对应的支付渠道,其中,支付渠道...
  • 本发明公开了一种原始数据不出域的跨医疗机构疾病预测方法,涉及信息数据传输技术领域,解决了现有医疗机构因医疗数据存在的多方难协同、价值难共享,而无法对重大疾病进行科学预测的技术问题。该方法包括:确定a个医疗机构的公共就诊者;根据每个医疗机...
  • 本发明公开了一种医疗数据波动率监测方法、装置、设备及可读存储介质,该方法包括:获取医疗机构服务器发送的医疗数据,并确定所述医疗数据对应的波动率序列;根据所述波动率序列在多个预设时间序列模型中选择最优时间序列模型,将所述波动率序列输入至所...
  • 本发明公开了一种数据采集过程中的数据处理方法、装置、终端设备及介质,通过调用基于计算医疗数据的字段间信息熵增长率进行训练得到的无监督学习模型;从而根据该无监督学习模型和预设的信息熵增长率可信阈值确定可信依据;再然后,遍历数据采集过程中的...
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