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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍西部戰(zhàn)區(qū)總醫(yī)院申請的專利一種老年綜合征智能科研數(shù)據(jù)管理方法及系統(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：CN120260940B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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：202510756696.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/30；該發(fā)明授權(quán)一種老年綜合征智能科研數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)是由王璋;楊源瑞;周媛;李瑩設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種老年綜合征智能科研數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種老年綜合征智能科研數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明通過整合醫(yī)院信息系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，解析非結(jié)構(gòu)化文本，提取關(guān)鍵實(shí)體與時(shí)序關(guān)系，得到多源患者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與時(shí)序特征數(shù)據(jù)；基于老年綜合征專有領(lǐng)域本體對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化與術(shù)語歸一化；通過拖拽變量生成專病數(shù)據(jù)矩陣，結(jié)合布爾邏輯入組規(guī)則快速篩選科研隊(duì)列；采用野馬優(yōu)化算法動態(tài)調(diào)整隨機(jī)森林模型參數(shù)，基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，輸出實(shí)時(shí)高危病例；結(jié)合SHAP值量化變量貢獻(xiàn)度與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)生成科研報(bào)告；本發(fā)明解決了醫(yī)療科研數(shù)據(jù)孤島、術(shù)語不統(tǒng)一、模型可解釋性差的問題，實(shí)現(xiàn)了老年綜合征數(shù)據(jù)的高效整合、精準(zhǔn)預(yù)測與可解釋分析。

本發(fā)明授權(quán)一種老年綜合征智能科研數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種老年綜合征智能科研數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、整合醫(yī)院的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，得到多源患者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和時(shí)序特征數(shù)據(jù)； 所述S1包括以下步驟： S11、設(shè)定醫(yī)院信息系統(tǒng)集，所述醫(yī)院信息系統(tǒng)集包含醫(yī)院的各個(gè)信息系統(tǒng)； 通過標(biāo)準(zhǔn)化接口對接醫(yī)院信息系統(tǒng)集中的每個(gè)信息系統(tǒng)，提取患者的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，得到患者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)； 對患者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，得到格式統(tǒng)一的患者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)； S12、使用自然語言處理技術(shù)解析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)，并提取關(guān)鍵實(shí)體和時(shí)序關(guān)系，得到結(jié)構(gòu)化實(shí)體數(shù)據(jù)； 通過OCR技術(shù)掃描非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的圖片和紙質(zhì)數(shù)據(jù)，得到原始文本；調(diào)用AI語義模型對原始文本進(jìn)行二次清洗和結(jié)構(gòu)化處理，得到結(jié)構(gòu)化字段數(shù)據(jù)； 所述格式統(tǒng)一的患者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化實(shí)體數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化字段數(shù)據(jù)共同構(gòu)成多源患者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)； S13、整合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的設(shè)備數(shù)據(jù)，通過時(shí)序數(shù)據(jù)庫存儲動態(tài)監(jiān)測指標(biāo)，并與患者ID關(guān)聯(lián)，得到時(shí)序特征數(shù)據(jù)； S2、構(gòu)建老年綜合征專有領(lǐng)域本體；基于老年綜合征專有領(lǐng)域本體對多源患者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、歸一化，得到患者標(biāo)準(zhǔn)化術(shù)語數(shù)據(jù)； S3、根據(jù)所述患者標(biāo)準(zhǔn)化術(shù)語數(shù)據(jù)、時(shí)序特征數(shù)據(jù)，并結(jié)合科研變量需求，構(gòu)建專病數(shù)據(jù)矩陣； 基于病例入組規(guī)則和專病數(shù)據(jù)矩陣，得到目標(biāo)研究病歷隊(duì)列數(shù)據(jù)； S4、使用歷史病歷數(shù)據(jù)結(jié)合優(yōu)化算法對初始隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練、優(yōu)化，得到高風(fēng)險(xiǎn)病歷預(yù)測模型； 將目標(biāo)研究病歷隊(duì)列數(shù)據(jù)輸入至高風(fēng)險(xiǎn)病歷預(yù)測模型，得到實(shí)時(shí)高風(fēng)險(xiǎn)病例； 所述S4包括以下步驟： S43、使用歷史病歷數(shù)據(jù)對初始隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過程中，通過優(yōu)化算法尋找初始隨機(jī)森林模型的樹數(shù)量，并根據(jù)訓(xùn)練準(zhǔn)確度和訓(xùn)練準(zhǔn)確度閾值判斷初始隨機(jī)森林模型的收斂性，得到最優(yōu)解； 將所述最優(yōu)解作為初始隨機(jī)森林模型的樹數(shù)量，得到高風(fēng)險(xiǎn)病歷預(yù)測模型； 所述S43包括以下步驟： S431、構(gòu)建野馬種群，設(shè)定野馬種群的規(guī)模；設(shè)定最大優(yōu)化迭代次數(shù)； S432、根據(jù)所述初始隨機(jī)森林的樹數(shù)量，隨機(jī)設(shè)定所述野馬種群的初始位置，得到野馬種群初始集； S433、根據(jù)所述初始隨機(jī)森林的訓(xùn)練準(zhǔn)確度、訓(xùn)練準(zhǔn)確度閾值，定義野馬種群中野馬初始位置的適應(yīng)度函數(shù)； S434、對野馬種群初始位置集進(jìn)行迭代操作，每輪迭代過程中根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算所述野馬種群初始位置集中每個(gè)位置的適應(yīng)度值，按照適應(yīng)度值從高到低，對所述野馬種群初始位置集中的各個(gè)野馬的位置濃度進(jìn)行更新，且在每輪迭代過程中得到野馬種群中的最佳野馬個(gè)體位置以及全局最佳野馬位置； S435、重復(fù)434，當(dāng)達(dá)到最大優(yōu)化迭代次數(shù)時(shí)，停止迭代，將全局最佳野馬位置作為最優(yōu)解 S5、對所述專病數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行顯著性分析，得到顯著性分析結(jié)果；對實(shí)時(shí)高風(fēng)險(xiǎn)病例進(jìn)行可解釋性AI分析，得到變量貢獻(xiàn)度數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述顯著性分析結(jié)果結(jié)合變量貢獻(xiàn)度數(shù)據(jù)，生成科研分析報(bào)告。

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