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龍圖騰網恭喜浙江飛圖影像科技有限公司申請的專利基于歷史病歷信息的相似病例匹配系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117854734B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311721033.0，技術領域涉及：G16H50/70；該發明授權基于歷史病歷信息的相似病例匹配系統及方法是由胡利榮;伍華樑;張躍華;尤堃設計研發完成，并于2023-12-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于歷史病歷信息的相似病例匹配系統及方法在說明書摘要公布了：公開了一種基于歷史病歷信息的相似病例匹配系統及方法。其首先分別對第一病歷信息和第二病歷信息劃分得到的第一病歷屬性項文本描述的序列和第二病歷屬性項文本描述的序列進行語義編碼以得到第一病歷屬性項文本描述語義理解特征向量的序列和第二病歷屬性項文本描述語義理解特征向量的序列，接著，計算每組對應兩個特征向量之間的語義一致性因數以得到由多個語義一致性因數組成的病歷間屬性粒度對比向量，然后，對所述病歷間屬性粒度對比向量進行全連接編碼以得到病歷間屬性粒度對比權重特征，最后，基于所述病歷間屬性粒度對比權重特征，確定第一病歷信息和第二病歷信息之間的匹配等級標簽。這樣，可以幫助醫生提高診斷和治療的效率。

本發明授權基于歷史病歷信息的相似病例匹配系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于歷史病歷信息的相似病例匹配系統，其特征在于，包括：病歷信息采集模塊，用于獲取第一病歷信息和第二病歷信息；屬性劃分模塊，用于將所述第一病歷信息和所述第二病歷信息按照屬性進行劃分以得到第一病歷屬性項文本描述的序列和第二病歷屬性項文本描述的序列；病歷屬性項語義理解模塊，用于分別對所述第一病歷屬性項文本描述的序列和所述第二病歷屬性項文本描述的序列進行語義編碼以得到第一病歷屬性項文本描述語義理解特征向量的序列和第二病歷屬性項文本描述語義理解特征向量的序列；病歷間屬性粒度對比模塊，用于計算所述第一病歷屬性項文本描述語義理解特征向量的序列和所述第二病歷屬性項文本描述語義理解特征向量的序列中每組對應第一病歷屬性項文本描述語義理解特征向量和第二病歷屬性項文本描述語義理解特征向量之間的語義一致性因數以得到由多個語義一致性因數組成的病歷間屬性粒度對比向量；病歷間屬性粒度全連接編碼模塊，用于對所述病歷間屬性粒度對比向量進行全連接編碼以得到病歷間屬性粒度對比權重特征；以及病歷信息匹配模塊，用于基于所述病歷間屬性粒度對比權重特征，確定第一病歷信息和第二病歷信息之間的匹配等級標簽；其中，所述病歷間屬性粒度對比模塊，用于：以如下相關度計算公式計算所述第一病歷屬性項文本描述語義理解特征向量的序列和所述第二病歷屬性項文本描述語義理解特征向量的序列中每組對應第一病歷屬性項文本描述語義理解特征向量和第二病歷屬性項文本描述語義理解特征向量之間的語義一致性因數以得到由多個語義一致性因數組成的所述病歷間屬性粒度對比向量；其中，所述相關度計算公式為：；其中，和分別是所述第一病歷屬性項文本描述語義理解特征向量的序列中的第個第一病歷屬性項文本描述語義理解特征向量和所述第二病歷屬性項文本描述語義理解特征向量的序列中對應的第個第二病歷屬性項文本描述語義理解特征向量的各個位置的特征值，是所述第個第一病歷屬性項文本描述語義理解特征向量和對應的所述第個第二病歷屬性項文本描述語義理解特征向量的尺度，表示以2為底的對數函數，是所述病歷間屬性粒度對比向量中各個位置的特征值。

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