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[00068444]基于人工智能技术的医疗健康平台
联系人： 山东师范大学
所在地：山东 济南市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
I、提出对电子病历数据进行可解释性表征和动态建模方法与系统，包括：基于医学 概念表示学习的时间序列事件临床预测模型算法、多模态抑郁倾向检测方法、基于 特征最大最小依赖的COPD诊断方法、基于知识图谱和集成模式的COPD诊断方法。
2、提出生物网络分析、网络子结构发现以及生物标志物的识别方法与系统，包括： 调控网络子结构发现算法、基于结构化图的聚类算法、基于矩阵分解和标记传播的 miRNA-疾病关联预测算法、基于全局线性邻域的miRNA-疾病关联预测算法、基于 L1范数图的miRNA疾病关联预测半监督模型。
3、提出药物相关性分析、药物与疾病相关性识别方法与系统，包括：基于符号异构 网络随机游走的药物副作用预测算法、基于堆叠深度异构网络嵌入的药物副作用预 测算法、基于多药副作用的药物相互作用预测算法。
4、提出医学影像表征和分析方法与系统，包括：多模型皮肤图像血管恢复算法、基 于血管比较的皮肤纹理在法医应用中的特殊性方法。
5、提出微生物与疾病相关性分析方法与系统，包括：基于多视图多标签的半监督学 习框架及其在生物标志物预测与微生物中的应用、基于信息距离度量的基因表达谱 数据特征选择与在微生物中应用算法、基于噪声去除及图半监督学习模型的生物标志物识别算法。
|相关研究多项发明专利
发明专利《一种基于眼动追踪的网络广告效果测评系统及其方法》（ZL 2017101381729）
发明专利《基于多模态特征的互联网广告效果测评方法及系统》（ZL20171109874L8）
发明专利《一种基于眼动追踪的搜索结果网页注意力测评方法及装置》（ZL 2017111170118）
发明专利《一种搜索结果页用户行为模式挖掘方法、装置及系统》 （ZL2017111457175 ）
发明专利《一种多尺度鼠标轨迹特征提取方法、装置和系统》（ZL 2017108177770）
发明专利《基于上下文相关性的对话话题分割方法和系统》（ZL 2017108171435 ）
发明专利《一种基于网址结构的网络论坛页面聚类方法》（ZL 2017105980156）
发明专利《一种基于词汇关键度的网络论坛正文提取方法》（ZL 2017106015396）
发明专利《一种多模态特征融合的抑郁倾向评测系统及其方法》（ZL20171 11746777 ）
发明专利《一种基于机器学习的慢性阻塞性肺疾病测试系统》（ZL 2017101207351）
发明专利《基于支持向量机的慢性阻塞性肺疾病辅助诊断系统及方法》（ZL 2018103605399）
发明专利《基于电子商务评论数据的非聚类中心节点分配方法及装置》（ZL2018104261314）发明专利《一种共享近邻优化的密度峰值聚类中心选取方法和系统》QL 2018104320859）
二、技术特点及技术指标：（突出与国内外同行的比较优势或区别）
相关研究均属于国际领先水平：
|、提出基于多模异构EHR数据的可解释的患者表示方法。
2、面向EHR序列动态模型的可解释深度学习方法。
3、融合多领域知识的EHR模型的可解释深度学习方法。
4、利用多视图学习来有效识别样本的癌症及其亚型，设计了基于结构化图与自适应学习的统一聚类框架。
。设计了基于图卷积网络的生成对抗网络模型来对样本进行癌症及其亚型预测，建立一套整合的癌症及其亚型类别预测分析平台。
三、应用领域：（主要面向的行业产业、技术已在***领域应用的概述以及取得成效， 还可在***领域应用的前景等）
主要面向医疗健康和生物制药产业，目前本成果相关的技术已在医疗健康领域得到广泛的应用，并已与高校、医院及企业等合作发表多篇高水平学术论文和发明专利，在生物制药相关领域的应用前景非常广阔，具体包括在电子病历的标准化及分析、药物重定位及药物靶点预测、基于生物多组学数据分析及整合的精准医疗研究、微生物组学数据与疾病间的关联关系预测研究等均可以展开使用。
四、投入需求：（需要技术需求方投入的资金、场地、设施等条件）
需求方应具备充足的启动资金，具体可依据研发需求或成果转化需求进行商讨。 此外，由于项目成果主要依赖于深度学习等人工智能技术，因此若需求方能够提供高、专用的数据存储设备等，将有助于成果的进一步推广及使用
