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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种实现国际疾病分类的自动编码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：CN120493868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510970254.4，技术领域涉及：G06F40/126；该发明授权一种实现国际疾病分类的自动编码方法是由任慕成;谌赫;严宇辰;曾娴;徐军设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实现国际疾病分类的自动编码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实现国际疾病分类的自动编码方法，从医疗数据库中获取电子病历数据，并对数据进行初步清洗；提取电子病历文本，与医生诊断的ICD编码关联，构建训练数据集；构建多元知识库，包括UMLS同义词库、非结构化知识库和利用LLM生成辅助知识库；构建ICD编码模型，包括上下文编码模块、辅助知识筛选模块、多重注意力交互模块以及融合预测模块；采用二元交叉熵损失函数优化ICD编码模型，实现国际疾病分类的自动编码。本发明能有效捕捉文本与代码之间的多层次语义交互，提高对复杂文本不同层次语义信息的区分能力和编码精度；能够更准确地提取关键信息，提升复杂病例和模糊诊断场景下的编码质量。

本发明授权一种实现国际疾病分类的自动编码方法在权利要求书中公布了：1.一种实现国际疾病分类的自动编码方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）从医疗数据库中获取电子病历数据，并对数据进行初步清洗； （2）提取电子病历文本，与医生诊断的ICD编码关联，构建训练数据集； （3）构建多元知识库，包括UMLS同义词库、非结构化知识库和利用LLM生成辅助知识库； （4）构建ICD编码模型，包括上下文编码模块、辅助知识筛选模块、多重注意力交互模块以及融合预测模块； （5）采用二元交叉熵损失函数优化ICD编码模型，输出每个ICD编码的概率，实现对电子病历文本的ICD编码自动预测； 步骤（4）所述多重注意力交互模块由标签注意力机制以及交叉注意力机制组成； 标签自注意力是建模ICD编码之间的全局依赖关系，解决长尾分布中低频标签语义稀疏的问题；输入为临床文本的上下文表示和标签嵌入L；通过线性变换将映射为查询向量Q，键向量K直接采用本身，值向量V则为的原始语义表示；注意力权重α通过非线性激活函数tanh与softmax计算生成： ； 其中，，为可训练参数；接下来，通过将α应用于上下文表示，计算出特定于标签的上下文表示，而文档级别的特定于标签的表示是通过对每个块的输出进行线性变换并汇总后来生成的： ； 其中，是一个可学习的权重矩阵，C是块的总数； 交叉注意力机制包括标签-上下文交叉注意力和知识-上下文交叉注意力，其中，标签-上下文交叉注意力旨在对齐ICD编码与临床文本的细粒度语义，精准定位与诊断代码相关的关键文本片段；知识-上下文交叉注意力通过引入外部多源知识，填补临床文本与诊断代码间的语义鸿沟； 所述标签-上下文交叉注意力输入为标签嵌入L和临床文本表示；查询向量Q直接采用L，表示标签的语义需求；键K与值V均来自，表示文本的上下文特征；通过缩放点积注意力计算交互表示： ； 其中，是一个可学习的权重矩阵，C是块的总数；输出中，每个标签向量聚合了与其语义最相关的文本片段； 所述知识-上下文交叉注意力通过引入外部多源知识输入为筛选后的知识表示，M为知识条目数，d代表模型隐藏层维度；为临床文本表示，查询Q采用，表示外部知识的语义需求；键K为，值V为知识向量的平均池化结果，以聚合全局知识语义，注意力计算如下： ； 其中，CA代表交叉注意力机制，最后输出将外部知识语义注入文本表示中。

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