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龙图腾网获悉福鼎市医院申请的专利一种用于呼吸内科的慢阻肺患者筛查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：CN120954687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511475891.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种用于呼吸内科的慢阻肺患者筛查系统是由方莉莉;吴正琮;费英明;陈茵;董彬彬设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于呼吸内科的慢阻肺患者筛查系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于呼吸内科的慢阻肺患者筛查系统，具体涉及计算机辅助诊断领域，用于解决现有筛查方法筛查效率低、患者配合度低且难以在基层大规模推广的技术问题。该系统通过获取包含药物配送与疾病诊断代码的目标人群医疗记录，构建标准化的患者医疗事件序列；基于序列模式挖掘技术识别慢阻肺确诊前的特征性用药与诊断模式；利用这些模式构建医疗知识图谱，通过图神经网络学习得到表征慢阻肺医疗轨迹的特征嵌入向量，建立高风险数字画像；将待筛查者的医疗序列输入基于相同图谱训练的特征提取模型，通过计算其与数字画像的匹配度生成个体化风险概率预测值；自动生成筛查结果报告，实现高效、无创的早期风险筛查。

本发明授权一种用于呼吸内科的慢阻肺患者筛查系统在权利要求书中公布了：1.一种用于呼吸内科的慢阻肺患者筛查系统，其特征在于，包括： 数据提取模块，用于获取目标人群的医疗诊断记录，所述目标人群包含预设不同年龄分布的慢阻肺患者，所述医疗诊断记录包含药物配送记录和肺疾病诊断记录； 数据处理模块，用于按照医疗诊断记录时间构建每个慢阻肺患者的医疗事件序列，对医疗事件序列进行标准化处理，构建标准化的时序事件序列； 模式识别模块，用于基于标准化的时序事件序列，在慢阻肺患者群体的历史数据中识别在确诊前预设时间段内共同出现的用药与诊断序列模式； 画像建立模块，用于基于用药与诊断序列模式构建医疗知识图谱，使用图神经网络学习得到慢阻肺患者医疗轨迹的特征嵌入向量，建立慢阻肺高风险数字画像； 风险预测模块，用于将待筛查人群的标准化时序事件序列输入特征提取模型，计算与慢阻肺高风险数字画像的匹配度，生成个体化的慢阻肺风险概率预测值； 筛查输出模块，用于当风险概率预测值持续超过预设风险阈值时，生成筛查风险报告； 所述画像建立模块中，基于用药与诊断序列模式构建医疗知识图谱，使用图神经网络学习得到慢阻肺患者医疗轨迹的特征嵌入向量，建立慢阻肺高风险数字画像具体包括： 基于慢阻肺相关的序列模式库构建医疗知识图谱，图谱节点类型包括药物节点、诊断节点和时序关系节点； 定义节点之间的多维关联关系，包括药物之间的配伍关系、诊断之间的发展关系、药物与诊断之间的治疗关系； 构建第一图神经网络对医疗知识图谱进行全局嵌入学习，通过多层图卷积操作捕获节点间的关联信息； 将慢阻肺患者的医疗事件序列映射到知识图谱中，通过图遍历算法提取序列的拓扑结构特征； 结合时序关系和拓扑特征，构建反映患者医疗轨迹的高维特征向量空间，形成慢阻肺高风险数字画像； 所述风险预测模块中，将待筛查人群的标准化时序事件序列输入特征提取模型，计算与慢阻肺高风险数字画像的匹配度，生成个体化的慢阻肺风险概率预测值具体包括： 将待筛查患者的标准化时序事件序列映射到知识图谱中，形成待筛查患者的子图结构； 构建第二图神经网络作为特征提取模型，输入待筛查患者的子图结构，得到待筛查患者医疗轨迹的高维特征向量； 所述第二图神经网络基于所述第一图神经网络的模型结构与模型参数进行构建，模型参数在特征提取过程中保持固定； 计算基于特征提取模型输出的待筛查患者医疗轨迹的高维特征向量与已知慢阻肺患者数字画像特征向空间中的距离度量值； 将距离度量值转换为风险概率预测值，输出个体化的慢阻肺发病风险预测结果。

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