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龙图腾网获悉嘉兴市第一医院申请的专利基于病理数据分析的妇科全麻术后并发症预测建模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：CN120748739B 。

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：202511179925.1，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于病理数据分析的妇科全麻术后并发症预测建模方法是由朱春燕;何超杰;杨浩捷设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于病理数据分析的妇科全麻术后并发症预测建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于病理数据分析的妇科全麻术后并发症预测建模方法，涉及术后并发症预测技术领域，采集妇科全麻术前、术中、术后的多维度病理和临床数据；建立焦虑心理、术中病理和并发症的时空关联矩阵；基于时空关联矩阵构建基于多模态深度学习预测架构的妇科全麻术后并发症预测模型。本发明通过多维度数据融合、动态关联分析与深度学习的结合，实现了从经验性决策向数据驱动决策的转变。时空关联矩阵为医生提供了标准化的风险评估逻辑；模型对罕见并发症的预测能力，填补了小样本场景下的预测空白。最终，通过实时风险预警与个体化干预建议，显著提升了妇科全麻手术的安全性，缩短了患者术后恢复时间，具有重要的临床转化价值。

本发明授权基于病理数据分析的妇科全麻术后并发症预测建模方法在权利要求书中公布了：1.基于病理数据分析的妇科全麻术后并发症预测建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采集妇科全麻术前、术中、术后的多维度病理和临床数据； 步骤2，建立焦虑心理、术中病理和并发症的时空关联矩阵； 步骤3，基于时空关联矩阵构建基于多模态深度学习预测架构的妇科全麻术后并发症预测模型； 步骤4，并发症预测模型输入当前患者术前、术中、术后的多维度病理和临床数据，输出并发症种类及发病风险概率; 步骤2中，将时间划分为若干个关键时间节点； 将空间维度定义为若干类关联主体，并基于若干类关联主体的代表性指标两两组合形成若干组核心关联对,时空关联矩阵以若干个关键时间节点为行标签，以若干组核心关联对为列标签，矩阵初始值均为0，后续通过统计计算得到的相关系数填充矩阵单元格，形成完整的时空关联矩阵; 步骤3中，并发症预测模型的模型架构包括输入层、融合层和输出层； 输入层包括静态数据通道、时序数据通道和图像数据通道； 融合层引入基于时空关联矩阵的注意力机制：对核心关联对涉及的指标赋予动态注意力权重； 输出层基于多任务学习设计，同时预测多类并发症及风险概率； 采用Sigmoid函数预测单并发症概率，采用Softmax函数进行多并发症排序。

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嘉兴市第一医院，其通讯地址为：314000 浙江省嘉兴市南湖区城南街道中环南路1882号；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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