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龍圖騰網恭喜寧波芯聯心醫療科技有限公司申請的專利面向智慧醫療的傳感監測數據優化方法及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：CN119069101B 。

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：202411550594.3，技術領域涉及：G16H40/20；該發明授權面向智慧醫療的傳感監測數據優化方法及系統是由馬駿;寧蒙蒙設計研發完成，并于2024-11-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向智慧醫療的傳感監測數據優化方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種面向智慧醫療的傳感監測數據優化方法及系統，屬于數據處理技術領域。本申請通過構建并調試目標數據優化策略匹配網絡，能夠從復雜的傳感監測信息流中自動提取并匹配最優的數據優化策略，顯著提升了數據的準確性和可靠性。利用過往學習信息對網絡進行調試，使得網絡能夠準確識別出數據中的缺陷狀態，如噪聲、異常波動等，并為其分配相應的投票權重，從而確保了數據優化策略的針對性和有效性。最終，通過確定每個植入式設備傳感監測信息對應的數據優化策略匹配觀點，即預處理策略關鍵詞，實現了對目標體征監測數據的實時、定制化預處理，為智慧醫療、植入式設備的監測和或調控處理等領域的深入研究和應用提供了堅實的數據支持。

本發明授權面向智慧醫療的傳感監測數據優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種面向智慧醫療的傳感監測數據優化方法，其特征在于，所述方法應用于傳感監測數據優化系統，所述方法包括：獲取待進行優化的原始植入式設備傳感監測信息流；將所述原始植入式設備傳感監測信息流輸入預調試的目標數據優化策略匹配網絡，得到數據優化策略匹配觀點集；基于所述數據優化策略匹配觀點集確定所述原始植入式設備傳感監測信息流中每個植入式設備傳感監測信息對應的數據優化策略匹配觀點；其中：所述原始植入式設備傳感監測信息流包括需執行預處理的目標體征監測數據；所述目標數據優化策略匹配網絡是將過往學習信息輸入待調試的原始數據優化策略匹配網絡進行調試得到的數據優化策略匹配網絡，所述過往學習信息包括由一批過往植入式設備傳感監測信息分別挖掘出的一批過往數據質量表征向量以及與每個過往數據質量表征向量對應的數據缺陷狀態和投票權重所生成，所述數據缺陷狀態反映一個過往數據質量表征向量的異常狀態關鍵詞，所述投票權重反映與所述異常狀態關鍵詞對應的強化系數，所述一批過往植入式設備傳感監測信息是一批不間斷的植入式設備傳感監測信息，所述每個過往數據質量表征向量包括通過一個過往植入式設備傳感監測信息和所述一個過往植入式設備傳感監測信息的上一個過往植入式設備傳感監測信息一并確定的數據質量表征向量；所述數據優化策略匹配觀點用于表示所述目標體征監測數據的預處理策略關鍵詞；所述方法還包括：通過以下步驟分別確定與所述一批過往數據質量表征向量中每個過往數據質量表征向量對應的數據缺陷狀態和投票權重，其中，每次確定數據缺陷狀態和投票權重的過往數據質量表征向量作為當前過往數據質量表征向量，與所述當前過往數據質量表征向量對應的數據缺陷狀態作為當前數據缺陷狀態和當前投票權重：將所述當前過往數據質量表征向量輸入所述原始數據優化策略匹配網絡，得到所述當前數據缺陷狀態，其中，所述原始數據優化策略匹配網絡是事先實施重置處理得到的數據優化策略匹配網絡；基于所述當前數據缺陷狀態和與所述當前過往數據質量表征向量對應的先驗學習注釋確定所述當前投票權重，其中，所述先驗學習注釋攜帶了所述當前過往數據質量表征向量對應的過往植入式設備傳感監測信息中的認證標簽，所述認證標簽包括所述目標體征監測數據的目標預處理策略關鍵詞，所述投票權重用于表示所述當前數據缺陷狀態與所述目標預處理策略關鍵詞是否匹配；所述將所述當前過往數據質量表征向量輸入所述原始數據優化策略匹配網絡，得到所述當前數據缺陷狀態，包括：將預存的預處理策略關鍵詞集合中的每個預處理策略關鍵詞按序與所述當前過往數據質量表征向量一并輸入第一判別算法分支，得到第一批量化判別指標，其中，所述第一批量化判別指標包括所述每個預處理策略關鍵詞對應的量化判別指標；將所述第一批量化判別指標中指標數值最大的第一量化判別指標對應的備選預處理策略關鍵詞確定為所述當前數據缺陷狀態對應的當前預處理策略關鍵詞；在將預存的預處理策略關鍵詞集合中的每個預處理策略關鍵詞按序與所述當前過往數據質量表征向量一并輸入第一判別算法分支，得到第一批量化判別指標之前，所述方法還包括：通過目標模式確定熱力特征變量；確定所述熱力特征變量是否符合設定的熱力分布規則；在所述熱力特征變量符合所述設定的熱力分布規則的基礎上，動態抽取所述預存的預處理策略關鍵詞集合中的備選預處理策略關鍵詞作為所述當前數據缺陷狀態；在所述熱力特征變量未符合所述設定的熱力分布規則的基礎上，將所述當前過往數據質量表征向量輸入所述原始數據優化策略匹配網絡，得到所述當前數據缺陷狀態；所述將所述第一批量化判別指標中指標數值最大的第一量化判別指標對應的備選預處理策略關鍵詞確定為所述當前數據缺陷狀態對應的當前預處理策略關鍵詞，包括：在所述第一量化判別指標對應的備選預處理策略關鍵詞和所述目標預處理策略關鍵詞相同的基礎上，將所述當前投票權重確定為第一投票權重，其中，所述第一投票權重表示所述原始數據優化策略匹配網絡成功輸出匹配結果；在所述第一量化判別指標對應的備選預處理策略關鍵詞和所述目標預處理策略關鍵詞不同的基礎上，將所述當前投票權重確定為第二投票權重，其中，所述第二投票權重表示所述原始數據優化策略匹配網絡沒有成功輸出匹配結果；所述方法還包括：基于所述目標體征監測數據的預處理策略關鍵詞，對所述目標體征監測數據進行數據預處理優化以獲得體征監測優化數據；對所述體征監測優化數據進行脫敏可視化處理。

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