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龙图腾网获悉成都高新圣乔其综合门诊有限公司申请的专利一种急诊内科病情智能评估与预警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：CN120221091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510367550.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种急诊内科病情智能评估与预警系统是由王旖旎;李菁;刘景双设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种急诊内科病情智能评估与预警系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种急诊内科病情智能评估与预警系统，涉及急诊内科技术领域，该系统通过综合评估预警模块和血糖波动与眼底病分析模块，基于多个维度的病理特征进行量化评估。这些数据的融合能够形成综合眼底病变风险因子Rrisk，为糖尿病患者的眼底病变风险进行全方位的量化评估。系统通过设定的风险等级对患者的眼底病变风险进行划分，并结合综合眼底病变风险因子Rrisk，提供不同等级的干预建议。当患者处于高风险等级时，系统能够及时触发相关预警，提醒医护人员采取针对性治疗或进一步检查，避免病情发展至失明等严重后果。这种多维度的综合评估不仅提高了患者眼底病变的诊断准确性，也为临床治疗提供了强有力的决策支持。

本发明授权一种急诊内科病情智能评估与预警系统在权利要求书中公布了：1.一种急诊内科病情智能评估与预警系统，其特征在于：包括病程提取模块、特征提取模块、血糖波动与眼底病分析模块、综合评估预警模块和深度评估预警模块； 所述病程提取模块通过构建病情评估预警平台，提取糖尿病患者电子健康记录EHR中的病程数据，同时构建时序数据库，在将所述时序数据库与所述病情评估预警平台进行连接，将所采集到的病程数据存储至时序数据库中； 所述特征提取模块通过提取时序数据库中的病程数据进行预处理，获取病理数据集，并对病理数据集进行特征提取，获取病理特征向量； 所述血糖波动与眼底病分析模块通过构建病程算法模型和眼底病风险算法模型，将所获取的病理特征向量输入至病程算法模型和眼底病风险算法模型中，进行分别计算输出病程影响因子Rdt、视网膜微血管损伤的风险贡献值Rwx和血糖波动风险贡献值Rbv； 所述血糖波动与眼底病分析模块包括病程病变分析单元、微血管损伤分析单元和血糖分析单元； 所述病程病变分析单元通过提取病理特征向量中的糖尿病持续时间Dt，输入至病程算法模型中，计算输出病程影响因子Rdt，分析病程对眼底病变影响情况； 所述病程影响因子Rdt通过以下病程算法模型计算输出； 式中，tanh表示双曲正切函数，α1表示调节病程对眼底病变影响的参数，e表示指数函数，表示指数衰减项，α2表示调节病程对风险变化的灵敏度，α3表示指数衰减项调节系数，α4表示指数衰减项的速度控制系数； 所述微血管损伤分析单元通过构建眼底病风险算法模型，所述眼底病风险算法模型包括微血管损伤风险算法模型和血糖波动风险算法模型； 同时提取病理特征向量中的视网膜微血管损伤指数Rmi输入至微血管损伤风险算法模型中，进行计算输出视网膜微血管损伤的风险贡献值Rwx，进行量化视网膜的微血管损伤程度； 所述视网膜微血管损伤的风险贡献值Rwx通过以下微血管损伤风险算法模型计算输出； Rwx＝β1·ln1+Rmi+β2·Rmi3； 式中，ln表示自然对数，ln1+Rmi表示对数变换项，β1表示对数变换项调节系数，Rmi3表示视网膜微血管损伤指数的三次项，β2表示三次项调节系数； 所述血糖分析单元通过提取病理特征向量中的血糖波动指数Bv，输入至血糖波动风险算法模型中，进行计算输出血糖波动风险贡献值Rbv，进行量化血糖波动对眼底病变的影响； 所述血糖波动风险贡献值Rbv通过以下血糖波动风险算法模型计算输出； Rbv＝γ1·eγ2·Bv·sinγ3·Bv； 式中，e表示指数函数，eγ2·Bv表示血糖波动指数的指数项，γ1表示血糖波动指数的指数项的增幅控制系数，sin表示正弦函数，γ2表示血糖波动指数的敏感度控制系数，γ3表示血糖波动指数的周期性控制系数； 所述综合评估预警模块通过将病程算法模型和眼底病风险算法模型的输出结果进行综合计算输出综合眼底病变风险因子Rrisk，再基于综合眼底病变风险因子Rrisk输出结果进行初步判断糖尿病眼底病变风险，并基于初步判定结果将糖尿病患者眼底病变划分为不同风险等级； 所述风险等级包括一级风险、二级风险和三级风险； 所述深度评估预警模块通过在识别糖尿病患者为二级风险和三级风险时，则触发深度分析，所述深度分析基于综合眼底病变风险因子Rrisk进行深度计算输出深度风险因子Rdeep，并基于深度风险因子Rdeep输出结果进行深度判定眼底病变程度，并基于深度判定结果生成相关预警措施。

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