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龙图腾网获悉上海衍因科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的多模态生理数据监测系统及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：CN121191676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511716611.0，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种基于机器学习的多模态生理数据监测系统及方法是由游洁芸;夏青;陈泽平;张奇;郭蔚设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的多模态生理数据监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的多模态生理数据监测系统及方法，涉及数据分析技术领域，包括：获取医院历史的监测记录，判断并提取其中的特征记录；提取特征记录的监测信息和病人，确定病人的每项生理指标的检测结果，提取并分析医护人员的日常病程记录和监测信息中的关键词，确定目标人员；得到病患对生理指标的关联程度，根据待检测病人的病患信息以及生理指标的监测间隔时长，建立目标集合，并根据设置的各项生理指标的显示时长，计算预警系数，并对显示时长进行预警提示。本发明通过获取历史监测记录和日常病程记录，得到病患对生理指标的关联程度，判断显示时长是否合理，有助于对异常指标的及时捕捉，降低临床判断的误差风险。

本发明授权一种基于机器学习的多模态生理数据监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的多模态生理数据监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取医院历史对病人生理指标的监测记录，提取监测记录中对各项生理指标的总监测时长以及监测间隔时长，基于各项生理指标的监测间隔时长，得到各项生理指标对应的偏差均值；并根据偏差均值，判断并提取监测记录中的特征记录； 步骤S2：提取特征记录对应的监测信息和病人，并得到病人在监测时的病患信息，令医护人员基于监测信息，确定病人的每项生理指标的检测结果；提取各医护人员的日常病程记录，提取并分析日常病程记录和监测信息中的关键词，进而确定医护人员中的目标人员； 步骤S3：令目标人员基于监测信息，再次确定病人的每项生理指标的检测结果，基于检测结果，得到每一病患对各生理指标的关联程度；获取目前待检测病人的病患信息，以及对待检测病人的各项生理指标的监测间隔时长，建立待检测病人对应的目标集合； 步骤S4：提取设置的待检测病人的各项生理指标的显示时长，建立对应的显示集合，根据所述显示集合和目标集合，得到显示时长的预警系数，并根据所述预警系数判断是否对显示时长进行预警提示； 步骤S2包括： 步骤S2-1：提取特征记录对应的监测信息和病人，并得到病人在监测时的病患信息，所述监测信息是对病人的生理参数进行监测过程中形成的监测数据；提取某特征记录F对应的监测信息MF和病人PF，令某医护人员P1根据监测信息MF，得到病人PF每一生理指标的检测结果，作为第一检测结果，第一检测结果为各项生理指标处于正常或异常的状况； 步骤S2-2：获取另一医护人员P2的日常病程记录CR，所述日常病程记录CR是医护人员P2基于对病人病情变化、诊疗措施、检查结果和医患沟通的日常观察所形成的记录； 提取监测信息MF中每一生理指标对应的关键词，并建立关键词集合S1，随机提取日常病程记录CR中的Q个关键词，并建立关键词集合S2，并将关键词集合S2中与关键词集合S1内的某关键词K1的词语相似度大于预设的相似度阈值的关键词数量，作为所述关键词K1的目标数量，进而得到关键词集合S1内的每一关键词对应的目标数量，并将第一检测结果中为正常生理指标的每一关键词对应的目标数量相加之和作为第一数量N1，为异常生理指标的每一关键词对应的目标数量相加之和作为第二数量N2； 设置第一数量N1和第二数量N2的权值分别为W1和W2，得到所述医护人员P2的特征数量N0=W1×N1+W2×N2，进而从除了医护人员P1之外的每一医护人员的日常病程记录中随机提取Q个关键词，并最终得到每一医护人员的特征数量，并将最大值对应的医护人员作为目标人员； 步骤S3包括： 步骤S3-2：获取目前待检测病人的病患信息以及当前对待检测病人监测的各项生理指标，获取病患信息中每一病患对待检测病人监测的某生理指标X1的关联程度，并将其中关联程度最大值作为所述生理指标X1对应的第一目标值，进而得到每一生理指标对应的第一目标值； 获取对待检测病人监测的生理指标X1的监测间隔时长t，得到所述生理指标X1对应的第二目标值为e-k×t，其中，e为自然常数，k为目标值相关系数，进而得到每一生理指标对应的第二目标值；分别设置第一目标值和第二目标值的权值，得到每一生理指标对应的总目标值，并建立待检测病人对应的目标集合。

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