西安交通大学医学院第一附属医院商苏杭获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学医学院第一附属医院申请的专利神经内科卒中患者信息化管理系统及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:CN119889568B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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:202510387676.9,技术领域涉及:G16H20/00;该发明授权神经内科卒中患者信息化管理系统及方法是由商苏杭;于嘉;耿雨菲;曹岁霞;刘雪婷;屈彦设计研发完成,并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本神经内科卒中患者信息化管理系统及方法在说明书摘要公布了:本发明公开了神经内科卒中患者信息化管理系统及方法,包括如下步骤:通过采集影像、生理信号、基因信息和电子病历等数据,构建标准化多模态数据集;采用因果推理方法识别病理特征及其因果关系,生成病情因果图,并剔除混杂因素,优化数据分析精度;基于跨模态表征学习方法提取多模态数据的共享特征,建立个性化健康画像;结合时序因果推理方法评估不同干预措施对病情发展的影响,并利用强化学习方法动态调整康复路径;通过因果动态规划方法计算最优康复路径,并在康复过程中实时采集反馈数据,优化干预策略。本发明能够提高卒中患者管理的智能化和精准化水平,实现个性化干预和康复路径优化,提高患者康复效果。
本发明授权神经内科卒中患者信息化管理系统及方法在权利要求书中公布了:1.神经内科卒中患者信息化管理系统,其特征在于,包括如下模块: 数据采集模块,采集神经内科卒中患者的影像数据、生理信号、基因信息和电子病历数据,并进行标准化处理和存储,去除冗余信息,构建结构化多模态数据集; 因果推理分析模块,基于结构化多模态数据集,利用结构因果学习方法剖析病理特征,剔除混杂因素,构建病情演变因果模型,并生成病情因果图; 跨模态学习模块,基于病情因果图,采用自监督跨模态表征学习方法提取结构化多模态数据集的共享特征,进行特征对齐和多模态映射,生成患者健康画像; 病情演变分析模块,基于患者健康画像和病情因果图,结合时序因果推理评估不同干预措施对病情发展的影响,形成干预方案; 数据融合模块,对病情因果图、患者健康画像和干预方案进行跨模态一致性校验,采用自适应加权策略调整数据贡献度,生成康复路径决策数据; 康复优化决策模块,基于康复路径决策数据,利用因果动态规划方法模拟不同干预方案的长期影响,并在康复路径执行过程中动态调整干预方案; 所述因果推理分析模块具体包括: 数据解析单元,接收结构化多模态数据集,包括影像数据、生理信号、基因信息和电子病历数据,对结构化多模态数据集进行模态分离,提取时间序列特征和静态特征,生成标准化病理数据矩阵; 因果关系建模单元,基于标准化病理数据矩阵,采用结构因果学习方法构建病情演变因果模型,识别变量间的因果关系,生成因果关联矩阵,其中表示变量对的因果影响权重,变量和变量分别表示病情相关的变量; 混杂因素剔除单元,基于因果关联矩阵,采用因果干预推理方法计算不同变量间的直接因果效应,以剔除混杂因素,生成调整后的因果关联矩阵: ; 其中,为在因果关联矩阵约束下,剔除混杂因素影响后,变量对病情状态的因果效应,为在变量、混杂因素和因果关联矩阵共同作用下,病情状态的概率,为在因果关联矩阵约束下,混杂因素的先验概率分布; 病情演变建模单元,基于调整后的因果关联矩阵,结合时间序列分析方法计算病情状态的变化趋势,并建立时序因果关系网络,以评估病情发展路径; 因果图生成单元,基于病情演变因果模型,构建病情因果图,其中为变量集合,为因果关联关系,因果关联关系为时序因果关系网络的时间依赖因果关系,并将病情因果图传到跨模态学习模块; 所述病情演变分析模块具体包括: 病情状态建模单元,基于患者健康画像提取个体病理特征向量,构建病情特征空间,结合时序因果推理方法,计算不同病理特征间的因果关联权重,以量化病情在连续时间步长的演变过程; 干预方案生成单元,基于病情特征空间,构建干预措施集合,其中为干预措施,为干预措施的种类,定义干预措施影响函数计算不同干预措施对个体病理特征向量的影响值,并构建干预措施评价矩阵: ; 其中,用于衡量干预措施对个体病理特征向量的贡献度,; 强化学习优化单元,基于干预措施评价矩阵,采用强化学习方法优化干预措施,计算干预措施的长期回报值,并通过决策优化函数选择最优病情干预路径: ; 其中,表示在个体病理特征向量下施加干预措施所获得的长期回报值,为干预措施评估的时间窗口; 干预路径更新单元,基于个体病理特征向量和干预措施的长期回报值,对干预措施进行动态调整,形成干预方案。
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