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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于人工智能的分层分级慢病管理与转诊系统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：CN120148799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510595490.2，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权基于人工智能的分层分级慢病管理与转诊系统是由陈江华;张朋;楼晓伟;陈曦;张月冬;王雨松设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的分层分级慢病管理与转诊系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的分层分级慢病管理与转诊系统，属于智慧医疗技术领域，包含：设定由诊疗机构组成的上下游转诊路径，并为每层级的诊疗机构绑定慢性病对应的责任医生，形成转诊关系映射表；基于目标人群的多源多模态数据预测慢病动态风险并进行目标人群分类，为每类人群生成慢病管理建议并推给慢病医生进行签约管理；基于每类人群的慢病动态风险变化生成转诊建议并推送给慢病医生，慢病医生确定转诊建议并基于上下游转诊路径和转诊关系映射表设定转诊信息并同步通知目标诊疗机构和患者；对慢病医生是否完成慢病患者签约、落实分级转诊以及医疗费用节省进行绩效激励，这样能够提升医疗服务精度、提高诊疗效率，并促进医疗费用节流。

本发明授权基于人工智能的分层分级慢病管理与转诊系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的分层分级慢病管理与转诊系统，其特征在于，包括： 目标人群分类与签约管理模块，其用于基于目标人群的多源多模态数据预测慢病动态风险并进行目标人群分类，为每类人群生成慢病管理建议并推给慢病医生进行签约管理，包括：利用慢病预测模型基于目标人群的多源多模态数据预测慢病动态风险，具体为：首先，基于目标人群的历史诊断数据、生化指标与随访信息三类结构化多模态数据，构建时间序列形式的多模态健康轨迹；其次，慢病预测模型采用动态风险编码机制和注意力机制相融合方式，将多模态健康轨迹数据按照一定时间窗口输入至慢病预测模型中，先经过编码并对编码特征采用注意力机制来捕捉不同时间窗口下数据中被关注的关键变量的非线性变化特征，通过多任务学习头采用的卷积神经网络和长短时记忆网络来融合每个关键变量的非线性变化特征，并基于融合结果预测未来时间段内的慢病动态风险和健康状态趋势，其中慢病动态风险以概率形式进行表示，越大表示风险越高；慢病预测模型中还嵌入自适应时间衰减函数，引入对远期历史数据的权重递减机制，对时间窗口内的输入数据按照与预测时间的距离设定不同的衰减权重以调整对预测结果的影响程度，具体越远离预测时间的输入数据设置越大的衰减权重； 分层级转诊路径设定模块，其用于提供分层级的转诊路径设定功能，基于转诊路径设定功能设定由诊疗机构组成的上下游转诊路径，为每层级的诊疗机构绑定慢性病对应的责任医生，形成转诊关系映射表； 主动转诊模块，其用于基于每类人群的慢病动态风险变化生成转诊建议并推送给慢病医生，慢病医生确定转诊建议并基于上下游转诊路径和转诊关系映射表设定转诊信息并同步通知转诊的目标诊疗机构和患者； 反向激励模块，其用于对慢病医生是否完成慢病患者签约、落实分级转诊以及医疗费用节省进行绩效激励。

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