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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种单病种的临床路径构建方法及其装置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：CN119446562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510041061.0，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种单病种的临床路径构建方法及其装置是由刘天钊;梁岩;刘海隆设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单病种的临床路径构建方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种单病种的临床路径构建方法及其装置，属于医疗系统技术领域。本发明首先获取医院所有患者的病历信息，并筛选出符合要求的病历；将符合要求的病历根据疾病名称进行分类，若某种疾病的患者高于预设阈值，则将该疾病作为待构建临床路径的单病种；获取单病种对应患者的历史医疗文本数据和历史诊疗过程，并提取得到文本特征和时间序列数据；根据所述时间序列数据及所述时间序列数据对应的诊疗行为，构建深度学习模型；然后将文本特征输入深度学习模型，得到所述单病种的关键特征；最后根据所述关键特征，生成单病种的临床路径，并存储到指定数据库中。本发明可以逐渐增加医院自身单病种数量，减少医疗资源浪费、提高医院诊疗质量水平、降低患者医疗费用；由于并没有人为参与的过程，因此也可以降低管理成本，使其可以大规模的应用。

本发明授权一种单病种的临床路径构建方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种单病种的临床路径构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取医院所有患者的病历信息，并按照排除标准筛选符合要求的病历信息；所述病历信息，包括个人信息、疾病名称、症状及历史诊疗过程；S2、将S1所得符合要求的病历根据疾病名称进行分类；若某种疾病的患者高于预设阈值，则将该疾病作为待构建临床路径的单病种；S3、获取所述单病种对应患者的历史医疗文本数据，并提取历史医疗文本数据中的文本特征；S4、获取所述单病种对应患者的历史诊疗过程，并从所述历史诊疗过程中提取时间序列数据；S5、根据所述时间序列数据及所述时间序列数据对应的诊疗行为，构建深度学习模型；将所述文本特征输入所述深度学习模型，得到所述单病种的关键特征；S6、根据所述关键特征，生成所述单病种的临床路径，并存储到指定数据库中；步骤S6中，根据所述关键特征，生成单病种的临床路径，还包括：A1、根据所述历史诊疗过程和所述历史医疗文本数据，确定所述关键特征出现的频率；将所述关键特征出现的频率进行排序，并根据排序结果确定每一项关键特征的权重；A2、调取所述单病种对应患者当前时刻的实际诊疗过程，并根据每一项关键特征的权重，确定所述实际诊疗过程中是否包含所述关键特征；A3、若所述实际诊疗过程中缺少任一关键特征，则调取缺少的关键特征的权重，并根据权重，确定缺少的关键特征是否为必要特征；若缺少的关键特征是必要特征，则生成所述实际诊疗过程对应的临床路径，并存储到指定数据库中；步骤S1中，所述排除标准，包括：B1、剔除国家规定的51种单病种的病历信息；B2、剔除疑似诊断病历信息；B3、剔除同时治疗两个及以上疾病的病历信息；B4、剔除住院期间曾经转科的病历信息；B5、剔除入院48小时内死亡的病历信息；B6、剔除虽已确诊、但未完成正常治疗而出院的病历信息。

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