이름 기준 검색 결과이며 법적 주체의 동일성을 확인한 것이 아닙니다. 동명인·조직, 별칭 및 이전 이름을 자동 통합하지 않습니다.

원본 XML의 개별 출원인 노드에서 추출한 이름입니다.

색인된 특허 기록 1건

특허 건수는 이 사이트에 수록된 중복 없는 특허 기록 수이며 출원인의 전체 특허 수가 아닙니다. 공동 명의 문자열은 단일 기업을 뜻하지 않습니다.

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基于深度学习模型的不良反应报告分析方法及系统

本发明公开了基于深度学习模型的不良反应报告分析方法及系统，通过获取文本语义特征向量，采用双向长短期记忆网络‑条件随机场模型识别报告中的关键实体，并通过基于注意力机制的图卷积网络抽取实体间关系，构建结构化异构图数据；构建包含多类型节点和多类型边的异构图神经网络模型，采用基于元路径的表示学习和多任务学习框架进行联合训练，并引入对比学习策略优化特征判别能力；最后，将待分析报告输入训练好的模型输出风险预测结果，实现了不良反应报告的智能化、精准化分析。

❖山东第二医科大学附属医院张海霞; 杨敏; 姚国靖; 刘静; 魏玉娇Oct 27, 2026§ 2/10 청구항G16H 15/00 (2018.01), G16H 70/40 (2018.01), G06F 18/25 (2023.01) +4