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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川錦欣西囡婦女兒童醫(yī)院有限公司申請的專利一種用于醫(yī)學檢驗的方法學評估系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119905272B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411985914.8，技術領域涉及：G16H50/70；該發(fā)明授權一種用于醫(yī)學檢驗的方法學評估系統(tǒng)及方法是由孟慶甜;趙雁;周小琳設計研發(fā)完成，并于2024-12-31向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種用于醫(yī)學檢驗的方法學評估系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種用于醫(yī)學檢驗的方法學評估系統(tǒng)及方法，涉及醫(yī)學檢驗技術領域，該評估系統(tǒng)包括依次運行的數(shù)據(jù)采集與預處理模塊、方法學評估模塊、結(jié)果分析與優(yōu)化模塊、知識庫構(gòu)建與更新模塊以及反饋與持續(xù)改進模塊；其技術要點為：本方案能夠根據(jù)設備參數(shù)的異常波動或樣本處理差異，自動計算指標數(shù)據(jù)與評估標準的差值，并依據(jù)差值的顯著程度觸發(fā)不同的優(yōu)化指令；對于設備參數(shù)的顯著異常波動，采用指數(shù)增加的方式迅速提高維護頻率，確保設備性能穩(wěn)定；對于非顯著異常波動，則適度調(diào)整維護頻率，既保證了設備維護的有效性，又避免了過度維護；同時，針對樣本處理過程中的差異，能夠給出優(yōu)化樣本處理流程的建議，進一步提升檢驗質(zhì)量。

本發(fā)明授權一種用于醫(yī)學檢驗的方法學評估系統(tǒng)及方法在權利要求書中公布了：1.一種用于醫(yī)學檢驗的方法學評估系統(tǒng)，其特征在于：該系統(tǒng)包括： 數(shù)據(jù)采集與預處理模塊，收集各類醫(yī)學檢驗設備的原始數(shù)據(jù)，至少包括樣本信息、檢測過程參數(shù)以及環(huán)境條件，并對原始數(shù)據(jù)進行預處理； 方法學評估模塊，基于預設的評估標準，評估每種檢驗方法，利用統(tǒng)計學和AI模型分析每種檢驗方法，并將分析識別的結(jié)果輸出；利用統(tǒng)計學分析每種檢驗方法的過程如下：提取經(jīng)過預處理的原始數(shù)據(jù)，并同步獲取檢測結(jié)果，包括陽性或陰性，計算指標數(shù)據(jù)，且指標數(shù)據(jù)包括靈敏度和特異性，并將指標數(shù)據(jù)與對應的評估標準進行對比；若任一指標數(shù)據(jù)超過對應的評估標準，則判定為異常；反之，則判定為模糊正常；利用AI模型分析每種檢驗方法的過程如下：在利用統(tǒng)計學判定結(jié)果為模糊正常的條件下，引入深度學習模型，并觸發(fā)對檢驗過程進行二次分析的策略，該策略的步驟為：特征提取：利用CNN模型對原始數(shù)據(jù)進行特征提取；模式識別與性能評估：將提取的特征輸入到RNN模型中，進行模式識別和性能評估；捕捉原始數(shù)據(jù)中的時間依賴性和長期趨勢；訓練RNN模型，以預測不同條件下的檢測結(jié)果，并計算指標數(shù)據(jù)，二次將指標數(shù)據(jù)與對應的評估標準進行對比；若任一指標數(shù)據(jù)超過對應的評估標準，則觸發(fā)潛在識別機制，用于識別出潛在的偏差，至少包括設備參數(shù)的異常波動和樣本處理的差異；反之，則判定為正常； 結(jié)果分析與優(yōu)化模塊，接收輸出的結(jié)果，生成評估報告，且評估報告中包括優(yōu)化建議策略，在二次將指標數(shù)據(jù)與對應的評估標準進行對比后； 若觸發(fā)潛在識別機制的結(jié)果為： 設備參數(shù)的異常波動，則計算指標數(shù)據(jù)超過對應的評估標準的差值； 當差值超過預設的界定閾值，則觸發(fā)第一優(yōu)化指令，調(diào)整設備參數(shù)和按照第一設備維護頻率進行維護工作；反之，則觸發(fā)第二優(yōu)化指令，按照第二設備維護頻率進行維護工作；第一設備維護頻率的計算過程如下： ； 式中，Pw1表示第一設備維護頻率，Pw0表示原定的設備維護頻率，k1表示第一影響系數(shù)，且k1＞0，Cz表示指標數(shù)據(jù)超過對應的評估標準的差值，Pow表示界定閾值，m表示指數(shù)增長的冪次，且m＞0； 第二設備維護頻率的計算過程如下： ； 式中，Pw2表示第二設備維護頻率，k2表示第二影響系數(shù)，且k2＞0； 若觸發(fā)潛在識別機制的結(jié)果為： 樣本處理過程中存在差異，則觸發(fā)第三優(yōu)化指令，指令內(nèi)容為：優(yōu)化樣本處理流程； 知識庫構(gòu)建與更新模塊，建立綜合知識庫，并采用NLP技術進行實時更新；其中，綜合知識庫用于記錄實時的評估標準，當評估標準發(fā)生變動時，將變動后的評估標準反饋并存儲至綜合知識庫； 反饋與持續(xù)改進模塊，收集反饋數(shù)據(jù)，構(gòu)建反饋評估計算模型，生成綜合指數(shù)，并將綜合指數(shù)與預設的標準閾值進行對比，根據(jù)對比結(jié)果執(zhí)行相應的策略。

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