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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國人民解放軍空軍軍醫(yī)大學(xué)申請的專利基于結(jié)構(gòu)化電子病歷的日間手術(shù)術(shù)后病程管理系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119601251B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510142474.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/70；該發(fā)明授權(quán)基于結(jié)構(gòu)化電子病歷的日間手術(shù)術(shù)后病程管理系統(tǒng)是由馬潔潔;張芳;李潔;史改玲;張靜雅;陰萌蝶設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于結(jié)構(gòu)化電子病歷的日間手術(shù)術(shù)后病程管理系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及病程風(fēng)險評估技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于結(jié)構(gòu)化電子病歷的日間手術(shù)術(shù)后病程管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)從術(shù)前因素特征的普適性上出發(fā)，逐步通過分析術(shù)前因素特征求得每一個術(shù)后用戶的健康狀況的可用性，得到最終可用性作為這一組特征真正對應(yīng)的康復(fù)狀況，進(jìn)而結(jié)合最終可用性和術(shù)后人員的術(shù)前因素特征，確定初始特征矩陣中每行的殘差貢獻(xiàn)度；根據(jù)殘差貢獻(xiàn)度，構(gòu)建出每次迭代時每個術(shù)后人員的殘差，基于殘差訓(xùn)練新的決策樹，構(gòu)建出XGBoost模型；將待分析的術(shù)后人員的術(shù)前因素特征輸入XGBoost模型，得到健康狀況預(yù)測值。本發(fā)明使得每次構(gòu)建的下一顆決策樹都可以更好的去進(jìn)行擬合真正有貢獻(xiàn)的殘差。

本發(fā)明授權(quán)基于結(jié)構(gòu)化電子病歷的日間手術(shù)術(shù)后病程管理系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于結(jié)構(gòu)化電子病歷的日間手術(shù)術(shù)后病程管理系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括以下模塊：術(shù)前數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取術(shù)后人員進(jìn)行腹腔鏡手術(shù)之前的術(shù)前因素特征；普適性分析模塊，用于根據(jù)不同術(shù)后人員的術(shù)前因素特征的相似特征，確定每個術(shù)前因素特征的重要度；依據(jù)術(shù)前因素特征的重要度以及特征出現(xiàn)頻次，確定每種術(shù)前因素特征的普適性；第一確定模塊，用于分析不同術(shù)后人員的術(shù)前因素特征，得到術(shù)后人員的健康狀況集合；結(jié)合術(shù)后人員的健康狀況集合，對所述普適性進(jìn)行加權(quán)，得到術(shù)后人員的趨勢可用性；第二確定模塊，用于根據(jù)術(shù)后人員的術(shù)前因素特征的聚集性，對所述趨勢可用性進(jìn)行加權(quán)，得到術(shù)后人員對構(gòu)建初始特征矩陣的最終可用性；其中，確定每種術(shù)前因素特征的普適性的方法為：以任意術(shù)前因素特征作為目標(biāo)術(shù)前因素特征，計算目標(biāo)術(shù)前因素特征的普適性在所有術(shù)前因素特征的普適性的占比，作為第一乘積值；以目標(biāo)術(shù)前因素特征中的任意特征值作為目標(biāo)特征值，計算目標(biāo)特征值在目標(biāo)術(shù)前因素特征中的出現(xiàn)頻次，作為第二乘積值；將所述第一乘積值和所述第二乘積值的乘積，作為目標(biāo)術(shù)前因素特征中目標(biāo)特征值的特征值普適性；對所述目標(biāo)術(shù)前因素特征中所有特征值的特征值普適性進(jìn)行求和，得到目標(biāo)術(shù)前因素特征的普適性；模型構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述最終可用性和術(shù)后人員的術(shù)前因素特征，確定初始特征矩陣每行的殘差貢獻(xiàn)度；根據(jù)所述殘差貢獻(xiàn)度，構(gòu)建出每次迭代時每個術(shù)后人員的殘差，基于殘差訓(xùn)練新的決策樹，構(gòu)建XGBoost模型；將待分析的術(shù)后人員的術(shù)前因素特征輸入XGBoost模型，得到健康狀況預(yù)測值。

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