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龙图腾网获悉复旦大学附属儿科医院申请的专利一种基于大数据分析的儿童脊柱形态智能评估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：CN120853957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511374032.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于大数据分析的儿童脊柱形态智能评估方法及系统是由张蕴晖;王达辉;马文娟设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的儿童脊柱形态智能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及脊柱形态动态评估技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的儿童脊柱形态智能评估方法及系统。包括以下步骤：S1：获取静态数据与动态数据，将所述静态数据划分为高优先级评估数据集与基础参考数据集，将所述动态数据划分为关键变化数据集与辅助监控数据集；以儿童脊柱形态首次接受医学评估时间点至系统确认儿童脊柱功能与形态达到稳态时间点之间的完整时间段作为评估诊断周期，并将所述静态数据与所述动态数据分配至所述评估诊断周期获得数据‑阶段分配结果。本发明构建智能评估体系，精准跟踪儿童脊柱发育，通过误差分析与相似度比对，动态优化数据采集与阶段分配，实现个体化、高效率、自适应的闭环诊断管理。

本发明授权一种基于大数据分析的儿童脊柱形态智能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的儿童脊柱形态智能评估方法，其特征是，包括以下步骤： S1：获取静态数据与动态数据，将所述静态数据划分为高优先级评估数据集与基础参考数据集，将所述动态数据划分为关键变化数据集与辅助监控数据集；以儿童脊柱形态首次接受医学评估时间点至系统确认儿童脊柱功能与形态达到稳态时间点之间的完整时间段作为评估诊断周期，并将所述静态数据与所述动态数据分配至所述评估诊断周期获得数据-阶段分配结果； S2：根据所述数据-阶段分配结果获得综合误差计算结果，包括： 根据所述数据-阶段分配结果，对每个所述阶段分别计算， 将所述高优先级评估数据集的平均误差作为第一误差计算结果； 将所述基础参考数据集的平均绝对偏差作为第二误差计算结果； 将所述关键变化数据集的动态参数评估值与真值间的均方误差作为第三误差计算结果； 将所述辅助监控数据集的信号噪声比倒数作为第四误差计算结果； 对上述四个误差计算结果进行加权求和获得所述阶段的综合误差计算结果； 根据各个阶段所述综合误差计算结果，利用加权求和获得每个所述评估诊断周期的周期误差计算结果； 根据所述评估诊断周期内已记录的诊疗活动与时间戳信息，按照事件类型与发生时间顺序进行构建获得临床事件序列； 基于所述评估诊断周期的患者特征、数据特征与所述临床事件序列，进行特征编码与融合处理获得周期特征向量； 根据所述周期特征向量，采用余弦相似度计算所有所述评估诊断周期之间的相似度值，并根据所述相似度值构建相似度矩阵； S3：根据所述相似度矩阵分析当前评估诊断周期的阶段误差分布与评估过程，包括： 根据所述相似度矩阵中与当前所述评估诊断周期对应的矩阵向量，按照预设相似度阈值进行筛选处理，获得相似度值大于预设相似度阈值的其他评估诊断周期，并将所述其他评估诊断周期定义为比较评估诊断周期； 比较当前所述评估诊断周期与所述比较评估诊断周期的周期误差计算结果； 若所述比较评估诊断周期的周期误差计算结果小于当前所述评估诊断周期的周期误差计算结果，则分析当前所述评估诊断周期的阶段误差分布与评估过程； 计算当前所述评估诊断周期内每个所述阶段的所述综合误差计算结果占所述周期误差计算结果的比例，获得阶段误差贡献度集合； 对所述阶段误差贡献度集合进行降序排序获得排序结果，根据所述排序结果选择所述排序结果中最大值对应的一个或多个阶段，定义为关键问题阶段； 针对所述关键问题阶段，执行误差源归因判断：若所述阶段的所述第一误差计算结果大于所述阶段及数据类型对应的预设第一误差阈值，则判定所述阶段的所述高优先级评估数据集评估存在异常，则增加所述高优先级评估数据集的采集频率； 若所述阶段的所述第三误差计算结果大于所述阶段及数据类型对应的预设第三误差阈值，则判定所述阶段的所述关键变化数据集评估存在异常，则缩短所述关键变化数据集的采集周期； 若所述阶段的所述第二误差计算结果或所述第四误差计算结果大于对应预设误差阈值，则判定所述阶段的基准或背景数据噪声水平超出允许范围，并生成控制指令以减少或暂停所述辅助监控数据集或所述基础参考数据集的采集； 根据所述高优先级评估数据集的采集频率增加量、所述关键变化数据集的采集周期缩短量和所述基础参考数据集或辅助监控数据集的采集减少量，确定当前所述评估诊断周期的优化方法，包括： 计算所述采集周期缩短量在剩余阶段内因采集频率提升所累计减少的时间消耗总和并定义为核心评估数据采集时间压缩量； 计算所述采集减少量在剩余阶段内因采集点减少所累计节省的时间消耗总和并定义为辅助数据采集时间节省量； 将所述核心评估数据采集时间压缩量与所述辅助数据采集时间节省量之和作为周期总时长压缩量； 将所述周期总时长压缩量，优先分配给所述高优先级评估数据集采集频率增加所对应的阶段，获得优先分配结果； 若优化后任一阶段的持续时间大于其余阶段的平均持续时间，则将该阶段拆分为两个或多个连续的子阶段； 若优化后两个连续阶段的持续时间小于其余阶段的平均持续时间，则将该两个阶段合并为一个新的阶段； 将新评估诊断周期方案应用于当前儿童的后续评估流程，持续监控综合误差计算结果；若该阶段的所述综合误差计算结果或整个所述评估诊断周期的所述周期误差计算结果低于优化前的对应值，则确认本次优化有效；否则，应启动新一轮的相似度矩阵分析与优化流程。

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