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龙图腾网获悉广州中康数字科技有限公司申请的专利一种基于医学知识图谱的体检数据智能处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118748056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410915981.6，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种基于医学知识图谱的体检数据智能处理方法是由童剑锋;傅浩敬;矫承洋;徐建;何强;陈奕彬;陈妙姣设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于医学知识图谱的体检数据智能处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于医学知识图谱的体检数据智能处理方法，包括步骤：S1、建立医学知识图谱；S2、采集病人的体检数据，包括用户基本信息、检查指标、检验指标、影像学描述文本和总检数据；S3、基于医学知识图谱对总检数据进行智能清洗；S4、对影像学描述的智能提取；S5、对指标进行离散化处理，建立异常指标标签，并进行统一结构化处理。本发明不仅能够提升体检数据的处理质量，还能够为医疗研究人员、医生和健康管理人员提供更加准确和便捷的数据分析工具，从而在医疗健康领域发挥重要作用。

本发明授权一种基于医学知识图谱的体检数据智能处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于医学知识图谱的体检数据智能处理方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立医学知识图谱；S2、采集病人的体检数据，包括用户基本信息、检验指标、影像学描述文本和总检数据；S3、基于医学知识图谱对总检数据进行智能清洗：S3.1、记收集病人的总检数据集合为S，遍历集合S，对于第i个总检数据Si，根据规则的正则表达式提取总检数据中的检测方法和总检描述，并对Si进行数据预处理，去除干扰项；S3.2、使用预训练的NLP模型提取总检描述中对应的症状实体以及主部位和次级部位；S3.3、从医学知识图谱KGtcm获取医学知识点的相关症状，转换成＜部位，症状KRsx，关键词KWs，诊断KRs＞的记录形式，形成记录集合KRssx；S3.4、进入症状诊断流程，输出诊断结论：S3.4.1、根据主部位从KRssx抽出＜主部位，症状KRsx，关键词KWs，诊断KRs＞的记录，形成记录集合KRmssx；S3.4.2、对记录集合KRmssx进行排序，其中，以主部位优先，主部位相同的以关键词KWs个数多者优先；S3.4.3、将步骤S3.2提取到的症状实体与排序后的记录集合KRmssx中的症状KRsx进行匹配得到新的有序记录集合KRmatch，用Si和KRmatch集合中的每一条记录计算匹配度得分：首先对Si和KRmatch集合中每条记录的关键词集合KWs进行预处理，包括部位剔除、符号剔除，再将Si与KRmatch集合中每条记录的每项关键词进行相似度匹配，设定变量匹配次数count及关键词相似度得分score，若Si包含某关键词，则该条记录匹配次数计为1，否则匹配次数计为0，并且使用余弦相似度计算Si与每条记录的关键词集合KWs中每个关键词的相似度；最终将每个关键词的相似度累加计算平均值得到对应记录最终的匹配得分score，若count等于记录的关键词的个数，则判断匹配得分是否满足设置的可信度阈值，满足则记录匹配成功，否则记录不匹配；S3.4.4、若主部位匹配结果数大于1，选择匹配得分最高诊断记录作为诊断结论；否则选择次级部位，再按照步骤S3.4.1－S3.4.3进行计算，得到匹配度最高诊断记录作为诊断结论；S4、对影像学描述的智能提取：S4.1、基于Sinohealth－AI标注开放平台，对影像学描述的文本数据进行标注，形成NLP信息抽取模型M；S4.2、将新的影像学描述文本输入模型M前，需要对其进行预处理，利用正则规则集对数据处理使其与训练时的数据格式一致；S4.3、模型M对预处理后的影像学描述文本属性进行抽取，包括提取部位、结节类型、超声特性、结节直径，并结构化输出；S5、对检验指标进行离散化处理，建立异常指标标签，并进行统一结构化处理。

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