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龍圖騰網獲悉大連輝爍計算機科技有限公司申請的專利一種患者隨訪信息管理方法及系統(tǒng)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權局授予，授權公告號為：CN120340724B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510828395.2，技術領域涉及：G16H10/20；該發(fā)明授權一種患者隨訪信息管理方法及系統(tǒng)是由陳天文;魯承熙;羅學莉;杜飛越設計研發(fā)完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種患者隨訪信息管理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及醫(yī)療數據處理技術領域，具體涉及一種患者隨訪信息管理方法及系統(tǒng)。本發(fā)明對于任一維度，對不同隨訪時刻的初始生理數據的變化趨勢進行分析，獲得每一隨訪時刻的修正生理數據；根據每個患者在不同維度上每一隨訪時刻的鄰域范圍內修正生理數據的變化趨勢，獲得每個患者在每一隨訪時刻的隨訪有效程度；結合每個患者在實時隨訪時刻的病情關注程度，對所有患者進行聚類，獲得患者聚類簇；根據每個患者聚類簇中所有患者在實時隨訪時刻的病情關注程度，獲得每個患者聚類簇的隨訪頻率增加系數；結合初始隨訪次數，獲得每個患者的調整隨訪次數。本發(fā)明通過分析患者真實的病情表現(xiàn)確定準確的隨訪次數，提高患者隨訪護理管理的效果。

本發(fā)明授權一種患者隨訪信息管理方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種患者隨訪護理信息智能管理方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取患者在每一隨訪時刻下多維度的初始生理數據； 對于每個患者的任一維度，根據不同隨訪時刻的初始生理數據的變化趨勢，獲得每一隨訪時刻的異常可能性，并篩選出異常隨訪時刻；根據每一異常隨訪時刻的異常可能性，以及鄰域范圍內初始生理數據的分布特征，獲得每一隨訪時刻的修正生理數據； 根據每個患者在不同維度上每一隨訪時刻的鄰域范圍內異常隨訪時刻的數量，以及修正生理數據的變化趨勢，獲得每個患者在每一隨訪時刻的隨訪有效程度；根據每個患者在不同隨訪時刻的隨訪有效程度分布，獲得每個患者在實時隨訪時刻的病情關注程度；根據每個患者在實時隨訪時刻的隨訪有效程度和病情關注程度，對所有患者進行聚類，獲得患者聚類簇； 根據每個患者聚類簇中所有患者在實時隨訪時刻的病情關注程度，獲得每個患者聚類簇的隨訪頻率增加系數；根據每個患者所在患者聚類簇的隨訪頻率增加系數和初始隨訪次數，獲得每個患者的調整隨訪次數； 所述修正生理數據的獲取方法包括： 對于任一維度，對于每一異常隨訪時刻，根據鄰域范圍內初始生理數據的分布特征，獲得每一異常隨訪時刻的數據修正系數；獲得鄰域范圍內所有隨訪時刻的初始生理數據均值，作為局部數據水平； 根據每一異常隨訪時刻的數據修正系數，以及局部數據水平與初始生理數據之間的差值對初始生理數據進行增益調節(jié)，獲得每一異常隨訪時刻的修正生理數據； 對于不對應異常隨訪時刻的隨訪時刻，將對應初始生理數據作為修正生理數據； 所述數據修正系數的獲取方法包括： 對于任一維度，獲得患者在住院時期內所有初始生理數據的均值，作為參考生理數據； 計算鄰域范圍內每一其他隨訪時刻的初始生理數據與參考生理數據之間的差異，作為第一差異；獲得鄰域范圍內所有其他隨訪時刻對應第一差異的累加值，作為整體差異值； 獲得每一異常隨訪時刻的異常可能性和整體差異值的乘積，并進行歸一化，作為每一異常隨訪時刻的數據修正系數； 所述隨訪有效程度的獲取方法包括： 對于每個患者的每一維度，基于異常可能性的獲取方法對修正生理數據的變化趨勢進行分析，獲得每一隨訪時刻的異常修正可能性； 獲得每一隨訪時刻的鄰域范圍內所有隨訪時刻的數量和異常隨訪時刻的數量之間的比值，作為局部有效系數； 根據每個患者在不同維度上每一隨訪時刻的異常修正可能性、以及局部有效系數獲得每個患者在每一隨訪時刻的隨訪有效程度，異常修正可能性與隨訪有效程度呈負相關，局部有效系數與隨訪有效程度呈正相關； 所述病情關注程度的獲取方法包括： 獲得所有患者在實時隨訪時刻的隨訪有效程度的均值，作為隨訪平均有效程度； 對于每個患者，獲得患者在最早隨訪時刻與實時隨訪時刻之間隨訪有效程度的比值，作為患者在實時隨訪時刻的相對關注程度； 計算患者在實時隨訪時刻的隨訪有效程度與隨訪平均有效程度之間的差值，作為程度差值；對患者在實時隨訪時刻的程度差值進行負相關映射，計算負相關映射結果和相對關注程度的乘積，作為患者在實時隨訪時刻的病情關注程度。

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