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龙图腾网获悉杭州聚医智联科技有限公司申请的专利基于强化学习的跨机构患者主索引动态匹配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：CN120596487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511087940.3，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权基于强化学习的跨机构患者主索引动态匹配系统是由吴斌;欧阳奖;张静静设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的跨机构患者主索引动态匹配系统在说明书摘要公布了：本申请涉及医疗信息技术领域，其具体地公开了一种基于强化学习的跨机构患者主索引动态匹配系统，其引入强化学习机制，即通过一个分层混合决策模型来处理匹配任务。具体地，首先对新患者记录和检索到的候选记录进行配对以得到记录对集合，接着，利用上下文赌博机对置信度高的记录对进行快速、准确的自动化决策。当遇到相似度模糊、决策不确定的情况时，系统则无缝切换至深度Q网络进行更精细的策略评估，或将任务转交人工审核，从而避免了单一模型在复杂场景下的决策风险。这样实现了自动化效率与决策鲁棒性的平衡，最终构建了一个能动态适应、自我优化的智能化EMPI匹配流程，有效解决了现有技术面临的瓶颈。

本发明授权基于强化学习的跨机构患者主索引动态匹配系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的跨机构患者主索引动态匹配系统，其特征在于，包括：新患者记录获取模块，用于从外部医疗机构获取新患者记录；索引键生成模块，用于在对所述新患者记录进行标准化后，基于标准化新患者记录生成索引键；候选模块，用于基于所述索引键在EMPI数据库进行候选集检索以得到候选记录集；配对模块，用于将所述新患者记录与所述候选记录集中的各个候选记录进行配对以得到记录对集合；记录对处理模块，用于对所述记录对集合中的各个记录对进行相似度多维计算和上下文特征附加以得到记录对特征向量列表；决策模块，用于将所述记录对特征向量列表中的各个记录对特征向量输入分层混合决策模型以得到决策结果列表，所述分层混合决策模型包括上下文赌博机模型和深度Q网络；决策结果列表执行模块，用于执行所述决策结果列表以得到更新后的EMPI数据库或人工审核任务； 其中，所述决策模块，包括：记录对优化单元，用于对所述记录对特征向量进行区分度解耦嵌入优化以得到优化的记录对特征向量；收益计算单元，用于将所述优化的记录对特征向量作为上下文输入所述上下文赌博机模型以得到每个动作的预期即时收益；置信度生成单元，用于基于所述每个动作的预期即时收益，计算置信度；最终动作确定单元，用于判断所述置信度是否超过预设高置信度阈值，响应于所述置信度超过预设高置信度阈值，将预期即时收益最高的动作确定为最终动作；决策单元，用于响应于所述置信度不超过预设高置信度阈值，将所述优化的记录对特征向量作为当前状态输入所述深度Q网络以得到所述决策结果； 其中，所述记录对优化单元，用于：基于各个记录对特征向量，计算相似度距离矩阵和上下文距离矩阵；基于所述相似度距离矩阵和所述上下文距离矩阵，对所述记录对特征向量进行基元嵌入以得到记录对特征向量的基元嵌入值；基于所述基元嵌入值，对所述记录对特征向量进行关联映射以得到所述优化的记录对特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州聚医智联科技有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市余杭区仓前街道文一西路1382号1202室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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