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龍圖騰網恭喜平安醫療健康管理股份有限公司申請的專利基于模型的臨床術語的標準化方法、裝置和計算機設備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：CN113657109B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-17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：202111013436.0，技術領域涉及：G06F40/284；該發明授權基于模型的臨床術語的標準化方法、裝置和計算機設備是由孫安國設計研發完成，并于2021-08-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于模型的臨床術語的標準化方法、裝置和計算機設備在說明書摘要公布了：本申請涉及人工智能技術領域，提供一種基于模型的臨床術語的標準化方法、裝置、計算機設備和存儲介質，方法包括：獲取臨床術語；對臨床術語進行多維度特征處理生成多個文本特征，將各文本特征轉換為第一Embedding向量；對所有第一Embedding向量進行處理，得到指定Embedding向量；基于醫學術語庫生成臨床術語對應的候選集；生成與各候選文本分別對應的多個候選文本Embedding向量；基于孿生網絡分別計算指定Embedding向量與每一個候選文本Embedding向量之間的相似度；基于所有相似度，從所有候選集文本中確定出標準臨床術語。本申請能提高對臨床術語進行標準化的準確率，提高了得到的標準臨床術語的準確度。本申請還可以應用于區塊鏈領域，上述標準臨床術語等數據可以存儲于區塊鏈上。

本發明授權基于模型的臨床術語的標準化方法、裝置和計算機設備在權利要求書中公布了：1.一種基于模型的臨床術語的標準化方法，其特征在于，包括： 獲取待處理的臨床術語； 對所述臨床術語進行多維度特征處理，生成與所述臨床術語對應的多個文本特征，并將各所述文本特征分別轉換為對應的第一Embedding向量；其中，所述文本特征包括：字特征、詞特征、詞性特征、拼音特征、手術部位特征與手術入路特征，所述手術部位特征是指皮膚或內臟中的任何開放的部位對應的特征，所述手術入路特征是指進行臨床手術操作的切口位置對應的特征； 基于預設的深度卷積神經網絡與預設的注意力模型對所有所述第一Embedding向量進行處理，得到指定Embedding向量； 基于預設的醫學術語庫生成與所述臨床術語對應的候選集；其中，所述候選集包括多個候選文本； 將每一個所述候選文本輸入至預設的transformerencoder網絡，生成與各所述候選文本分別對應的多個候選文本Embedding向量； 基于預設的孿生網絡分別計算所述指定Embedding向量與每一個所述候選文本Embedding向量之間的相似度； 基于所有所述相似度，從所有所述候選集文本中確定出與所述臨床術語對應的標準臨床術語； 所述基于預設的深度卷積神經網絡與預設的注意力模型對所有所述第一Embedding向量進行處理，得到指定Embedding向量的步驟，包括： 調用所述深度卷積神經網絡與所述注意力模型； 將所有所述第一Embedding向量輸入至所述深度卷積神經網絡中，獲取所述深度卷積神經網絡對各所述第一Embedding向量進行特征信息提取后得到的對應的多個第二Embedding向量；其中，將各所述第一Embedding向量分別輸入至所述深度卷積神經網絡中的卷積層，通過所述卷積層對各所述第一Embedding向量分別進行卷積處理，得到與各所述第一Embedding向量分別對應的抽象特征Embedding向量，通過所述深度卷積神經網絡中的池化層對所述卷積層中的各所述抽象特征Embedding向量分別進行池化處理，得到與各所述抽象特征Embedding向量分別對應的處理后的抽象特征Embedding向量，并將所述處理后的抽象特征Embedding向量作為所述第二Embedding向量； 將所有所述第二Embedding向量輸入至所述注意力模型，通過所述注意力模型輸出與所述第二Embedding向量對應的多維度向量； 將所述多維度向量作為所述指定Embedding向量； 所述基于預設的醫學術語庫生成與所述臨床術語對應的候選集的步驟，包括： 采用預設的分詞引擎對所述臨床術語進行分詞處理，得到初始關鍵詞； 采用N-gram模型對所述初始關鍵詞進行詞性標注，得到標注后的第一關鍵詞； 從所述第一關鍵詞中刪除詞性為虛詞的關鍵詞，得到對應的第二關鍵詞； 調用所述醫學術語庫； 分別獲取每一個所述第二關鍵詞在所述醫學術語庫中的出現次數，并從所有所述第二關鍵詞中篩選出所述出現次數大于預設出現次數閾值的第三關鍵詞； 從所述醫學術語庫中獲取與所述第三關鍵詞對應的第一醫學術語； 判斷所有所述第一醫學術語中是否存在相同的醫學術語； 若是，對所述第一醫學術語進行去重處理得到對應的第二醫學術語； 將所有所述第二醫學術語作為所述候選集； 所述基于所有所述相似度，從所有所述候選集文本中確定出與所述臨床術語對應的標準臨床術語的步驟，包括： 從所有所述相似度中篩選出數值最大的第一相似度； 判斷所述第一相似度的數值是否等于1； 若是，獲取與所述第一相似度對應的第一候選文本Embedding向量； 從所述候選集中獲取與所述第一候選文本Embedding向量對應的第一候選文本； 將所述第一候選文本作為所述標準臨床術語； 所述基于所有所述相似度，從所有所述候選集文本中確定出與所述臨床術語對應的標準臨床術語的步驟，包括： 從所有所述相似度中篩選出數值最大的第二相似度； 判斷是否存在第三相似度；其中，所述第二相似度與所述第三相似度之間的差值處于預設數值范圍； 若存在所述第三相似度，獲取與各所述第二相似度、所述第三相似度一一對應的第二候選文本Embedding向量； 從所述候選集中獲取與各所述第二候選文本Embedding向量一一對應的第二候選文本； 接收預設用戶從所有所述第二候選文中選擇的第三候選文本； 將所述第三候選文本作為所述標準臨床術語。

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