随着人工智能技术的快速发展，，其在医疗健康领域的应用场景不断丰富，，为医疗信息化、
、、疾病检测
、
、、诊断及治疗模式带来深刻变革，
，AI医疗创新正在成为提升医疗服务水平的重要驱动内核。
。。

近日
，
，金同方人工智能研究院取得AI医疗阶段性研究成果，，，斩获多项国家发明专利，，，主要包含舌诊、、、面诊、、目诊、
、
、诊疗知识图谱、、、
、模型局部数据处理等技术内容，，印证了金同方所储备的AI技术实力和产品研发能力，，能够满足创新医疗的专业化和多样化需求，
，，为医生提供了快捷、、
、高效的智能化工具，，，，为疾病防治工作提供有效帮助。。

促进舌诊现代化实现

【一种舌体图像分割方法及系统】

本发明公开了一种舌体图像分割方法及系统，，通过获取舌体图像；然后选择第一网络和第二网络
，，
，，并预设第一预测模块和第二预测模块；并根据第一网络、
、、
、第二网络
、、、、第一预测模块和第二预测模块构建第一舌体图像分割模型；将第一舌体图像分割模型进行多次训练，，，以获取第二舌体图像分割模型；通过舌体图像和第二舌体图像分割模型，，，，从而获取舌体置信度矩阵图；通过舌体置信度矩阵图分割舌体图像，，，，得到所需要的舌体。。

本方法通过舌体图像和构建的第二舌体图像分割模型得到的舌体置信度矩阵图来分割舌体图像，，可以有效提高分割速度，
，缩短消耗时长以及提高舌体图像的分割精度。。。
。

提升面诊科学性、
、、专业性

【基于专家知识图谱推理的面诊系统
、、方法、、设备及介质】

本申请公开了一种基于专家知识图谱推理的面诊系统、、、、方法
、
、、、设备及介质，，涉及中医面诊领域，，包括：区域划分模块
，
，，，用于利用人脸解析模型对与诊断目标对应的若干角度拍摄到的待诊断面部图像进行区域划分，，，得到多个待检测区域；特征融合模块，，，
，用于通过预设残差网络模型对待诊断面部图像以及待检测区域分别进行特征提取，，
，并对提取到的特征进行特征融合得到融合后特征
；特征预测模块
，，，
，用于利用预设决策模型对融合后特征进行识别预测得到特征预测结果
；诊断推理模块，，用于基于特征预测结果以及预设专家知识图谱进行面诊知识推理得到面诊结果。。

本申请通过结合预设专家知识图谱进行推理以得到相应面诊结果，
，，
，有效增强了结果的准确性，，
，并保证了结果的专业性。。。。

推进中医目诊智能化

【一种针对医生目诊的诊断装置
、、、方法、
、、设备及存储介质】

本申请公开了一种针对医生目诊的诊断装置
、
、方法、、、设备及存情个质，，涉及人工智能领域
，
，，，包括:图像处理模块，，，用于对人眼图像进行图像质量增强、、、眼珠位置校正以及白睛脉络的特征增强得到目标人眼图像;人眼特征提取模块，
，，，用于提取人眼特征;所述人眼持征包括黑睛代谢环特征、、瞳孔特征以及白睛脉络特征:分类器训练模块
，，
，，用于基于人工诊断结果对分类器进行训练:人眼诊断模块，，用于利用训练后分类器对待检测人眼图像进行诊断，，并根据预设医生目诊规则确定医生目诊结果。。。。

通过提取瞳孔和代谢环等人眼特征，，，并结合人工诊断结果对分类器进行训练，，，进而根据预设的评分规则得到诊断结果，，，，可以给医生提供准确性高、、
、鲁博性强的诊断建议
。。

提高临床工作的效率和精度

【诊疗知识图谱构建方法及其应用方法、、装置和存储介质】

本发明公开了一种诊疗知识图谱构建方法及其应用方法、、、、装置和存介质，，所述方法包括:获取使用规则数据并基于命名实体识别模型进行实体识别
，，
，
，得到诊疗实体和诊疗实体分句:对诊疗实体分句进行解析，，，得到诊疗实体分句对应的依赖树，
，，
，基于最短依存路径算法
，，
，将诊疗实体分句对应的依赖树进行分割，，，，得到诊疗实体分句对应的两个子路径，，基于预设的关系提取方式，，，分别对诊疗实体分句对应的两人子路径进行特征提取，
，，并根据提取得到的两人特征，
，
，，确定诊疗实体分句对应的实体对的关系:基于诊疗实体，，诊疗实体分句对应的实体对和实体对的关系
，
，，，构建诊疗知识图谱。
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采用本发明提高对处方的用药信息和威检验单的检验项目是否合理的判断准确率和判断效率。。。。

保护数据的隐私和安全

【一种模型局部数据处理方法
、
、装置
、
、设备及存储介质】

本申请公开了一种模型局部数据处理方法、
、装置、、、设备及存储介质，，，，涉及机器学习与隐私计算领域，
，包括：利用预设参数选取规则从目标模型的模型参数中确定若干目标参数，，，并生成与若干目标参数对应的下标系数，，，，以得到目标下标系数集；利用预设破坏方式对若干目标参数进行破坏处理
，
，
，以得到若干破坏后参数
；利用预设加密算法对预设破坏方式以及目标下标系数集进行加密，，以得到加密后数据；将若干破坏后参数、、、预设加密算法、、加密后数据发送至解密端，，，，以便解密端利用预设加密算法和加密后数据对若干破坏后参数进行恢复处理，，
，，以得到所述目标模型的所述若干目标参数。。。这样一来，，可以通过对模型的局部数据进行加密解密来提高加密效率。。。。

大模型局部数据加密解密的意义一方面在于保护数据的隐私和安全，
，，，另一方面可以减少训练时间和计算资源的消耗
，
，，，同时还可以提高模型的泛化能力。。。

……

金同方最新取得的专利产品将应用于医疗AI事业
，，
，一方面不断强化砭石大模型的多模态协作处理能力，，，引领行业革新升级；另一方面将促进医疗AI单品释放更大的市场潜能
，，
，实现收益最大化
。。
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作为一家创新型人工智能企业，，金同方一直以来坚持可持续创新，，，，取得的发明专利总数已经突破近200件，
，，其中医疗大模型相关专利激增，，位居行业前列，
，，将赋能AI计算驱动生命健康事业跑出加速度。。
。此外，，，，金同方在自主创新的同时
，，
，，还通过与各大三甲医院及知名实验室开展技术合作，，，形成优势互补，
，，，进一步巩固与提升数字健康研发领域攻坚克难的能力，，加快技术成果转化，，
，产生更多应用价值
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