恭喜北京凯普顿医药科技开发有限公司裴萌获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京凯普顿医药科技开发有限公司申请的专利基于自然语言处理和集成训练的慢性病数据分析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：CN120015352B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510479534.5，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于自然语言处理和集成训练的慢性病数据分析方法及系统是由裴萌;翟宇;翟建伟;卜政昕;何旭;廖亮设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于自然语言处理和集成训练的慢性病数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自然语言处理和集成训练的慢性病数据分析方法及系统，涉及人工智能领域，包括：首先利用自然语言处理技术从非结构化医疗文本生成未标注慢性病目标值的第一慢性病实例，基于此经集成训练框架对比学习获得先期训练的初始分析模型。再获取已标注慢性病目标值的第二慢性病实例，对初始分析模型多模型集成优化，得到完成训练的慢性病识别模型。最后用该模型识别待分析慢性病症状，获取慢性病数据分析结果，实现对慢性病数据的有效分析。
本发明授权基于自然语言处理和集成训练的慢性病数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言处理和集成训练的慢性病数据分析方法，其特征在于，包括： 通过自然语言处理技术对非结构化医疗文本进行实体识别和关系抽取，生成未标注慢性病目标值的第一慢性病实例； 获取经过先期训练的初始分析模型，所述经过先期训练的初始分析模型是基于所述第一慢性病实例通过集成训练框架进行对比学习获得的，所述集成训练框架整合多个异构模型输出的特征表示； 获取疾病分析指标对应的第二慢性病实例，所述第二慢性病实例为已标注慢性病目标值的慢性病实例； 基于所述第二慢性病实例对所述经过先期训练的初始分析模型进行多模型集成优化，获得所述疾病分析指标对应的完成训练的慢性病识别模型； 获取待分析慢性病症状，并基于所述完成训练的慢性病识别模型对待分析慢性病症状进行识别处理，获得所述待分析慢性病症状的慢性病数据分析结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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