恭喜中國人民解放軍空軍軍醫大學黃婧獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜中國人民解放軍空軍軍醫大學申請的專利基于人工智能NLP的門診醫保慢性病醫療數據處理系統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:CN119763855B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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:202510261338.0,技術領域涉及:G16H50/70;該發明授權基于人工智能NLP的門診醫保慢性病醫療數據處理系統是由黃婧;金鵬;石培文;黎娜設計研發完成,并于2025-03-06向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于人工智能NLP的門診醫保慢性病醫療數據處理系統在說明書摘要公布了:本發明涉及醫療系統管理技術領域,尤其提供了一種基于人工智能NLP的門診醫保慢性病醫療數據處理系統。系統包含知識圖譜構建組件被配置為整合病歷、醫保及體征等多源異構數據,通過NLP技術對數據進行清洗、歸一化和結構化處理,構建慢性病醫療數據知識圖譜;診療方案匹配組件被配置為通過NLP技術對醫保政策文件和診療指南進行語義分析,結合患者的實際病情和醫保報銷記錄,匹配診療方案和醫保報銷路徑;分析與預警組件被配置為對慢性病患者的長期健康數據進行分析,識別潛在的健康風險和發展趨勢,提供個性化的健康管理建議和預警提示。本發明通過NLP技術實現多源數據整合和知識圖譜構建,解決數據異構問題和語義關聯需求。
本發明授權基于人工智能NLP的門診醫保慢性病醫療數據處理系統在權利要求書中公布了:1.一種基于人工智能NLP的門診醫保慢性病醫療數據處理系統,其特征在于,包含:知識圖譜構建組件,被配置為整合病歷、醫保及體征多源異構數據,通過NLP技術對數據進行清洗、歸一化和結構化處理,構建慢性病醫療數據知識圖譜;將患者的基本信息、診療記錄、用藥情況及醫保報銷信息關聯起來,形成醫療知識網絡;診療方案匹配組件,被配置為通過NLP技術對醫保政策文件和診療指南進行語義分析,結合患者的實際病情和醫保報銷記錄,匹配診療方案和醫保報銷路徑;分析與預警組件,被配置為對慢性病患者的長期健康數據進行分析,識別潛在的健康風險和發展趨勢;通過語義分析患者的病歷記錄、體征數據和用藥情況,發現異常變化,提供個性化的健康管理建議和預警提示;基于人工智能NLP的門診醫保慢性病醫療數據處理系統知識圖譜構建組件,包含:多源數據整合模塊,被配置為對多源異構數據采用語義解析技術對文本數據中的疾病名稱、癥狀描述及用藥記錄的關鍵實體進行識別和提取,同時從醫保表格中提取報銷項目和費用明細;對提取的實體信息進行規范化處理,將非結構化或半結構化數據轉化為統一的結構化格式;通過語義關聯技術挖掘實體之間的關系;知識融合應用模塊,被配置為將醫療數據與社保政策、生活習慣及環境因素的信息進行融合;采用圖數據結構進行存儲,支持高效的節點和路徑查詢;動態更新優化模塊,被配置為知識圖譜構建完成后,通過實時監測機制對多源異構變化進行捕捉與更新;通過反饋機制不斷優化語義關聯規則和推理邏輯;基于人工智能NLP的門診醫保慢性病醫療數據處理系統多源數據整合模塊,包含:文本實體強度計算子模塊,被配置為對文本中的每個實體計算其詞頻-逆文檔頻率TF-IDF值,評估一個詞對于一個文檔集或一個語料庫中的其中一份文檔的重要性;將每個實體的TF-IDF值除以其最大值,進行歸一化處理,并乘以知識圖譜中預設的權重,給不同實體賦予不同的權重;異構數據補償項計算子模塊,被配置為計算表格數據和文本實體之間的差異;通過計算兩者之間的歐幾里得距離的平方和,衡量異構數據之間的差異;將平方和通過雙曲正切函數處理,調整異構數據之間的差異性補償值;加權求和子模塊,被配置為將文本實體強度和異構數據補償項相加,并乘以調節因子,得到一個文本中實體重要性和異構數據差異性的跨模態實體對齊的評分;文本實體強度通過對文本中的每個實體計算其詞頻-逆文檔頻率TF-IDF值,評估一個詞對于文檔集或語料庫的重要性;將每個實體的TF-IDF值除以最大值,進行歸一化處理,并乘以知識圖譜中預設的權重;預設權重的設定依據領域專家的經驗或經過數據訓練得出的結果;異構數據補償項是計算并彌補兩種數據之間的差異,通過計算表格數據和文本實體之間的歐幾里得距離的平方和,衡量異構數據之間的差異,利用雙曲正切函數對這一平方和進行處理,調整異構數據之間的差異性補償值;加權求和子模塊將文本實體強度和異構數據補償項相加,并乘以一個調節因子,得到一個文本中實體重要性和異構數據差異性的跨模態實體對齊的評分;調節因子的設定基于實驗數據進行反復嘗試和調整的。
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