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龍圖騰網(wǎng)獲悉臺州市中心醫(yī)院(臺州學(xué)院附屬醫(yī)院);杭州領(lǐng)翼信息技術(shù)有限公司申請的專利基于大數(shù)據(jù)的健康分層管理系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118538353B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410766455.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H10/60；該發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的健康分層管理系統(tǒng)是由陳保富;唐富琴;陳雯婕;朱杰;陳琪;張偉峰;潘印設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-06-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于大數(shù)據(jù)的健康分層管理系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)的健康分層管理系統(tǒng)，包括體檢數(shù)據(jù)獲取分析模塊、多維度分層級分析模塊、個性化體檢推薦管理模塊，其中體檢數(shù)據(jù)獲取分析模塊用于獲取體檢用戶的個人信息數(shù)據(jù)和體檢數(shù)據(jù)，多維度分層級分析模塊用于構(gòu)建分層級模型，個性化體檢推薦管理模塊用于進(jìn)行個性化體檢推薦，本發(fā)明通過構(gòu)建體檢用戶的體檢數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)模型，利用調(diào)查問卷獲取體檢用戶相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，對指標(biāo)數(shù)據(jù)和分析的體檢結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)解讀，然后構(gòu)建分層級模型從多個維度進(jìn)行分析，最后基于用戶的體檢結(jié)果數(shù)據(jù)和個人健康評估問卷得到的特征數(shù)據(jù)，按敏感屬性層級進(jìn)行體檢用戶的個性化體檢推薦，提高了用戶體檢效率的同時也提升了體檢終端的管理效率。

本發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的健康分層管理系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于大數(shù)據(jù)的健康分層管理系統(tǒng)，包括體檢數(shù)據(jù)獲取分析模塊、多維度分層級分析模塊、個性化體檢推薦管理模塊，其特征在于：所述體檢數(shù)據(jù)獲取分析模塊用于從體檢系統(tǒng)獲取體檢用戶的個人信息數(shù)據(jù)和體檢數(shù)據(jù)；所述多維度分層級分析模塊用于根據(jù)體檢結(jié)果和指標(biāo)數(shù)據(jù)值利用層次分析法構(gòu)建分層級模型，從多個維度進(jìn)行分析；所述個性化體檢推薦管理模塊用于按敏感屬性層級進(jìn)行體檢用戶下一周期的個性化體檢推薦， 所述健康分層管理系統(tǒng)的運(yùn)行方法包括以下步驟： 步驟一：構(gòu)建體檢用戶的體檢數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)模型，進(jìn)行體檢數(shù)據(jù)的智能化分析； 步驟二：同步根據(jù)調(diào)查問卷獲取體檢用戶相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，對指標(biāo)數(shù)據(jù)和分析的體檢結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)解讀； 步驟三：根據(jù)體檢結(jié)果和指標(biāo)數(shù)據(jù)值利用層次分析法構(gòu)建分層級模型，從多個維度進(jìn)行分析； 步驟四：基于用戶的體檢結(jié)果數(shù)據(jù)和個人健康評估問卷得到的特征數(shù)據(jù)，按敏感屬性層級進(jìn)行體檢用戶下一周期的個性化體檢推薦， 所述步驟三進(jìn)一步包括以下步驟： 步驟31：根據(jù)體檢用戶的每一項(xiàng)體檢數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值范圍的對比分析，以及分別計算體檢用戶在調(diào)查問卷中的指標(biāo)數(shù)據(jù)的值作為評價指標(biāo)，列出指標(biāo)數(shù)據(jù)值表，將各項(xiàng)指標(biāo)回答的值進(jìn)行排序編秩，正向指標(biāo)從小到大編秩，負(fù)向指標(biāo)從大到小編秩，值相同的數(shù)據(jù)編平均秩，得到秩矩陣； 步驟32：計算秩和比，利用層次分析法結(jié)合指標(biāo)權(quán)重計算加權(quán)秩和比，確定加權(quán)秩和比分布，編制秩和比與加權(quán)秩和比頻率分布表，列出各組頻數(shù)和各組累計頻數(shù)，并計算向下累計頻率及其對應(yīng)的概率單位，構(gòu)建以概率單位為自變量，加權(quán)秩和比為因變量的線性回歸方程，根據(jù)回歸方程的加權(quán)秩和比預(yù)測值進(jìn)行分檔排序，確定體檢用戶所接受的體檢項(xiàng)目的程度、頻率、狀態(tài)三個維度； 步驟33：同步定義具有敏感屬性的高維數(shù)據(jù)屬性，根據(jù)該屬性分別在體檢用戶的體檢項(xiàng)目程度、頻率、狀態(tài)三個維度識別高維數(shù)據(jù)，針對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，利用兩步聚類算法將原始數(shù)據(jù)分成多個數(shù)據(jù)組，敏感屬性分級，依據(jù)識別出的敏感屬性本身的敏感度和敏感屬性之間的關(guān)聯(lián)程度構(gòu)造關(guān)聯(lián)敏感度，對敏感屬性進(jìn)行分層級輸出。

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