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龙图腾网获悉浪潮软件科技有限公司;山东浪潮智慧医疗科技有限公司申请的专利相似病例推荐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：CN115631823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211077445.0，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权相似病例推荐方法及系统是由李心怡;刘文丽设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本相似病例推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了相似病例推荐方法及系统，属于临床决策支持系统技术领域，本发明要解决的技术问题为运用深度学习算法和自然语言处理技术实现相似病例推荐的实现难度极大，可行性不高，采用的技术方案为：该方法具体如下：数据预处理：对病例入院记录电子病历的症状和诊断信息进行提取；并以病例为单位处理成标准症状和标准诊断列表，同时提取病例就诊时的就诊信息存储于字典，辅助后续获取病例相似程度；其中，就诊信息包括年龄及科室；获取症状权重：基于知识图谱的症状和疾病相关的知识，提取症状在疾病诊断中所占的权重；获取病例相似程度：根据目标病例的症状和诊断列表，并融合权重获取其他病例与目标病例的相似程度；相似病例推荐。

本发明授权相似病例推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种相似病例推荐方法，其特征在于，该方法具体如下： 数据预处理：对病例入院记录电子病历的症状和诊断信息进行提取；并以病例为单位处理成标准症状和标准诊断列表，同时提取病例就诊时的就诊信息存储于字典，辅助后续获取病例相似程度；其中，就诊信息包括年龄及科室； 获取症状权重：基于知识图谱的症状和疾病相关的知识，提取症状在疾病诊断中所占的权重； 获取病例相似程度：根据目标病例的症状和诊断列表，并融合权重获取其他病例与目标病例的相似程度； 相似病例推荐：根据症状、诊断以及病例相似程度的计算结果，倒序排序得到相似程度由大到小的病例列表，并结合病例的年龄及科室的就诊信息，优先推荐相似程度高、同科室且同年龄段的病例; 其中，获取症状权重具体如下： 获取知识图谱中症状与疾病相关的数据，抽取知识类型为疾病-相关症状-症状的全部相关知识，存储于症状与疾病知识表中； 通过对知识图谱中症状-疾病的相关知识的提取，获取任一症状i所关联疾病的疾病数量和知识库总的疾病数量N，从而计算症状权重；具体如下： 对起始实体的归一词做去重计数，即得到知识库总的疾病数量N； 对症状与疾病知识表中的终止实体归一词做去重提取，获得知识库的症状列表； 根据知识库的症状列表，依次去重提取每个症状i对应的起始实体归一词集合，通过计算起始实体归一词的数量，即可得到每个症状i关联疾病的疾病数量； 根据知识库的症状列表和每个症状i关联疾病的疾病数量，得到症状-权重字典，公式如下： ； 其中，作为病例相似程度的症状系数；表示该症状无关的疾病数量；N表示知识库总的疾病数量； 获取病例相似程度具体如下： 用目标病例的症状和诊断列表匹配病例库其他病例的症状和诊断列表，分别得到目标病例与其他病例的症状和诊断的交集集合； 根据目标病例与其他病例的症状的交集集合获取症状相似度； 根据目标病例与其他病例的诊断的交集集合获取诊断相似度； 将症状相似度和诊断相似度进行加权运算得到病例相似程度； 结合病例的基本信息，以病例号、年龄、科室、症状相似程度、诊断相似程度及病例相似程度为表头的表格形式存储于缓存之中； 症状相似度具体如下： 设被比较病例的症状列表为[]；被比较病例与目标病例的症状交集集合为[]；症状权重为，则对应病例与目标病例的计算公式如下： ； 其中，S表示症状相似程度；表示症状交集集合的症状权重累加得到交集分数；表示被比较病例的症状列表元素个数； 诊断相似度具体如下： 设被比较病例的诊断列表为[]；被比较病例与目标病例的诊断交集集合为[]；则对应病例与目标病例的症状相似程度计算公式如下： ； 其中，表示症状相似程度；表示诊断交集集合的个数；表示被比较病例的诊断列表元素个数； 病例相似程度是通过求取症状相似程度S与诊断相似程度S’的平均值得到，公式如下： ； 其中，F表示病例相似程度。

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