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龙图腾网获悉东营市人民医院申请的专利一种基于深度学习的急诊级别确定方法及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：CN119132568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411249896.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于深度学习的急诊级别确定方法及系统是由张永鹏;张春云;盖群;张魁设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的急诊级别确定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度学习的急诊级别确定方法及系统,通过对患者的历史诊断数据、微弱电生理参数以及医学影像数据进行有效特征提取，将所述历史诊断数据、微弱电生理参数以及医学影像数据融合得到急诊分级特征，根据所述急诊分级特征及对应的急诊病情严重级别构建急诊级别确定模型，将待急诊目标的相关数据输入急诊级别确定模型得到目标的当前急诊病情严重级别，协助医生进行急诊判断。通过诊断数据、微弱电生理参数结合医学影像数据实现跨单一个体给出目标患者的急诊级别确定，协助医生对病人进行诊断，降低了急诊级别的确认成本和时间，提高了急诊级别判断的准确度，对于经常性入院患者实现个性化急诊判断，从而实现人性化急诊服务。

本发明授权一种基于深度学习的急诊级别确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的急诊级别确定方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取患者的历史诊断数据、第一微弱电生理参数以及第一医学影像数据，并获取此时对应医生设定的第一急诊病情严重级别； S2、将所述历史诊断数据、第一微弱电生理参数以及第一医学影像数据融合得到第一急诊分级特征； S3、根据所述第一急诊分级特征和所述第一急诊病情严重级别共同构建急诊级别确定模型； 所述急诊级别确定模型采用深度学习模型，所述深度学习模型为CNN卷积神经网络模型，所述CNN卷积神经网络模型改进的激活函数计算公式如下所示： X为急诊分级特征，HX为输出的激活函数值，表示取脑电参数、参数特征N以及实向量融合特征中最小数量级，表示取脑电参数、参数特征N以及实向量融合特征中最大数量级； S4、接收待急诊目标的实时诊断数据、第二微弱电生理参数以及第二医学影像数据，将所述实时诊断数据、所述第二微弱电生理参数和所述第二医学影像数据融合得到第二急诊分级特征，利用所述急诊级别确定模型对所述第二急诊分级特征进行处理生成第二急诊病情严重级别，根据所述第二急诊病情严重级别，协助医生进行急诊处理； 利用所述急诊级别确定模型前，处理医学影像数据；采用改进的Os算法，病灶与背景之间的类间方差S定义： 式中，a为图像的总平均灰度，n为图像采样率，为第j幅采样病灶图像的灰度值，为第j幅采样病灶相关图像灰度值，都以采样率为基准进行灰度值获取，p0为属于目标的像素点数占整幅图像的比例，p1为属于背景的像素点数占整幅图像的比例，a0为目标的平均灰度，a1为背景的平均灰度，处理后的医学影像数据用于构建所述急诊级别确定模型。

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