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龙图腾网获悉西安医学院第二附属医院申请的专利一种麻醉科临床护理数据管理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：CN120432170B 。

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：202510926651.1，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种麻醉科临床护理数据管理方法及系统是由高翠;张维娜;王雪阳设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种麻醉科临床护理数据管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及麻醉护理数据处理相关技术领域，具体包括一种麻醉科临床护理数据管理方法及系统，包括：收集麻醉科临床护理数据，根据平台端与应用端，以静态特征与动态特征配置第一、第二数据映射表，生成护理知识图谱，获取相邻事件特征，多尺度评估风险结合动态阈值提醒。解决了未充分考虑麻醉过程中各事件的时序关联和协同影响，无法针对不同麻醉阶段动态调整风险评估标准，易造成风险误判的技术问题，通过配置第一、第二数据映射表，结合相邻事件的时间间隔对应的时间熵、关联规则支持度，实现了对麻醉科临床护理数据中静态与动态特征的分层管理与精准映射，依据不同麻醉阶段的时序特征动态调整风险阈值，显著提高风险评估的准确性和及时性。

本发明授权一种麻醉科临床护理数据管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种麻醉科临床护理数据管理方法，其特征在于，所述方法包括： 收集包括患者基本信息、麻醉方案数据、麻醉监测数据的麻醉科临床护理数据； 根据平台端对应的边缘计算节点，以静态特征与动态特征配置第一数据映射表；根据应用端对应的可视化单元，以静态特征与动态特征配置第二数据映射表； 基于所述麻醉科临床护理数据，结合所述第一数据映射表、第二数据映射表，生成护理知识图谱； 同时，通过滑动时间窗口，获取所述护理知识图谱限定下的相邻事件的时间间隔对应的时间熵、关联规则支持度； 通过所述护理知识图谱限定下的相邻事件的时间间隔对应的时间熵、关联规则支持度进行偏最小二乘判别分析，以剂量变化率为输入特征，对潜在风险进行多尺度评估，结合动态风险阈值进行风险提醒； 其中，结合动态风险阈值进行风险提醒，包括： 以事件标签进行时序特征分析，所述事件标签包括麻醉诱导阶段、麻醉维持阶段、苏醒阶段； 通过所述事件标签对应的时序关系，配置动态风险阈值； 其中，基于所述麻醉科临床护理数据，结合所述第一数据映射表、第二数据映射表，生成护理知识图谱，还包括： 采用注意力机制，处理所述麻醉科临床护理数据中的异常值，对设备标识符不一致的异构数据执行联邦学习对齐操作； 通过所述第一数据映射表、第二数据映射表，将所述麻醉科临床护理数据映射为高维向量，生成所述护理知识图谱； 其中，设置主动学习驱动的图谱动态更新机制，筛选高冲突节点； 利用图神经网络，通过所述护理知识图谱的时序关联，获取冲突关联特征集； 在所述高冲突节点，结合所述冲突关联特征集，动态调整所述护理知识图谱的边权重与节点属性； 其中，还包括： 通过贝叶斯后验概率，选择所述护理知识图谱中不确定性最高的节点作为待标注样本； 对所述待标注样本进行分组，分组对应的组别类型与所述事件标签关联； 通过分组后的待标注样本，使用局部参数更新所述护理知识图谱的边权重与节点属性； 其中，通过滑动时间窗口，获取所述护理知识图谱限定下的相邻事件的时间间隔对应的时间熵、关联规则支持度，包括： 定义滑动时间窗口，遍历所述护理知识图谱中的事件节点； 以时间序列确定所述护理知识图谱限定下的相邻事件的时间间隔，获取时间间隔对应的时间熵； 通过所述护理知识图谱限定下的相邻事件的关联规则支持度，量化事件共现概率，形成事件关联强度矩阵； 其中，包括： 将所述护理知识图谱中的结构化数据与麻醉过程中的影像数据、音频数据进行时空对齐，并采用生成对抗网络拟定虚拟风险场景； 基于所述虚拟风险场景，收集训练数据，将所述训练数据反哺优化所述护理知识图谱。

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