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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍總醫院第一醫學中心申請的專利基于人工智能的臨床試驗患者篩選與動態隨訪管理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120280070B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510774938.7，技術領域涉及：G16H10/60；該發明授權基于人工智能的臨床試驗患者篩選與動態隨訪管理方法是由欒哲;孫剛;王淑芳;王婧;彭疏篁;劉涵菲;趙紀偉;陳怡;吳俊嶺;張瀚文;趙志壯;楊馥萌;張霖蔚設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的臨床試驗患者篩選與動態隨訪管理方法在說明書摘要公布了：本發明涉及醫療信息技術領域，具體為基于人工智能的臨床試驗患者篩選與動態隨訪管理方法，包括以下步驟：采集并標準化入院、檢查、用藥與影像數據，映射試驗條目形成關聯健康數據，比對入組標準篩選初篩合格患者，提取醫療單位與患者分布標記差異人群，分析生理數據波動趨勢，調整隨訪順序生成動態管理計劃。本發明中，通過采集結構化健康信息并映射試驗條目，實現精準篩選與同步節奏控制，分析患者與醫療單位分布，識別差異群體，優化資源配置，生理數據構建時間序列并計算差值，捕捉健康波動趨勢。結合隨訪節點調整時間安排，提升執行效率，多環節協同增強患者管理響應速度與數據處理完整性。

本發明授權基于人工智能的臨床試驗患者篩選與動態隨訪管理方法在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的臨床試驗患者篩選與動態隨訪管理方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：在醫療數據網絡中部署數據采集通道，采集入院信息、檢查記錄、用藥和影像數據，提取關鍵信息生成統一格式數據表，映射試驗條目，得到試驗關聯健康數據； S2：基于所述試驗關聯健康數據，與入組標準比對，篩選出與標準匹配的記錄，計算相鄰記錄的時間間距均值，調整數據更新節奏，得到人工智能初篩合格患者組； S3：基于所述人工智能初篩合格患者組，提取關聯醫療單位及患者數量，計算記錄差值并分類，標記分布差異人群，得到動態隨訪管理監控名單； S4：基于所述動態隨訪管理監控名單，提取患者連續記錄的生理數據，按時間排序構建序列，計算相鄰差值，識別連續變動片段，建立分析標簽，得到動態監測人群的健康波動趨勢； S5：基于所述動態監測人群的健康波動趨勢，查找隨訪安排對應時間節點，識別時間重疊與錯位并調整順序，整理為更新項，生成人工智能驅動的患者動態管理計劃； 動態監測人群的健康波動趨勢的具體步驟為： S401：基于所述動態隨訪管理監控名單，提取每位患者的體溫、血糖與血壓數據，按時間順序對數據進行排序，生成排序后的數據序列； S402：基于所述排序后的數據序列，計算相鄰記錄之間的數值差值，獲取每日的變動量，并根據變動值標注每日數據的變化方向，識別多日保持一致趨勢的記錄，生成變動趨勢方向數據； S403：基于所述變動趨勢方向數據，篩選多日中呈現一致變動趨勢的記錄，將明顯趨勢特征的記錄標記為波動異常并匯總，得到動態監測人群的健康波動趨勢； S1的具體步驟為： S101：在醫療數據網絡中部署數據采集通道，采集病案、檢驗、影像與入院記錄、檢查項目、影像描述和藥品信息，統一字段格式，進行字段映射并規范化數據類型，得到統一字段表； S102：基于所述統一字段表中的字段項進行結構分析與內容識別，篩選字段記錄，計算字段完整度，并通過設定閾值對不符合要求的記錄進行剔除，得到結構字段標準記錄； S103：基于所述結構字段標準記錄，將記錄字段與試驗設計要求進行匹配，對符合要求的字段進行比對并建立映射關系，結合動態隨訪管理節點評估，篩選符合試驗要求的記錄，得到試驗關聯健康數據； S2的具體步驟為： S201：基于所述試驗關聯健康數據，按照預設的入組標準對每個字段進行逐項比對，并記錄與標準內容相一致的字段特征，生成字段匹配統計結果； S202：基于所述字段匹配統計結果，對符合入組標準的記錄按接收時間進行排序，計算相鄰記錄的接收時間間隔，得到每兩條記錄間的時間差，生成記錄時間間隔均值； S203：基于所述記錄時間間隔均值，調整數據批次更新的同步節奏，計算數據更新頻率，并根據更新頻率進行批次分配，將符合入組標準的患者記錄納入更新隊列，生成人工智能初篩合格患者組； 所述數據更新頻率的計算公式具體為： ； 其中，代表數據更新頻率，代表第i條記錄的接收時間，代表第i條與上一次記錄的差值，代表記錄總數，代表相鄰記錄之間的時間差，代表與上一次記錄的差值絕對值。

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