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龍圖騰網獲悉北京國醫械華光認證有限公司申請的專利一種數字化醫療器械質量數據智能管理平臺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：CN120234686B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510297346.0，技術領域涉及：G06F18/2413；該發明授權一種數字化醫療器械質量數據智能管理平臺是由李朝暉;衛志剛;李欣;李健;張建鋒;常佳;韋曉潔設計研發完成，并于2025-03-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種數字化醫療器械質量數據智能管理平臺在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種數字化醫療器械質量數據智能管理平臺，該平臺包括處理器和存儲器，處理器執行存儲器的計算機程序以實現以下步驟：獲取任一類型的醫療器械的樣本集合，對樣本集合進行分類，得到無故障樣本集合、未知故障樣本集合和已知故障樣本集合；獲取利用K近鄰算法對未知故障樣本集合中每一樣本進行分類時預設K取值范圍內的每個K取值的合理程度，得到新未知故障樣本集合和新已知故障樣本集合；獲取新未知故障樣本集合中每一樣本的最佳K值，根據每個最佳K值進行分類時的準確率，獲取最優K值，使用K近鄰算法，對實時監測的樣本進行分類，使醫療器械的故障分類結果更加準確。

本發明授權一種數字化醫療器械質量數據智能管理平臺在權利要求書中公布了：1.一種數字化醫療器械質量數據智能管理平臺，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如下方法： 針對任一類型的醫療器械，將每個醫療器械在每個采樣時刻的多維歷史參數數據作為一個樣本，獲取樣本集合； 對所述樣本集合中的樣本進行分類，得到故障樣本集合和無故障樣本集合，根據所述故障樣本集合中樣本之間的相似程度，將所述故障樣本集合中分為未知故障樣本集合和已知故障樣本集合； 將所述未知故障樣本集合中任一樣本記為未知故障樣本，根據所述未知故障樣本與所述已知故障樣本集合中樣本之間的距離差異，分別獲取利用K近鄰算法對所述未知故障樣本進行分類時預設K取值范圍內的每個K取值的合理程度，獲取每個所述未知故障樣本對應的每個K取值的合理程度，對所述未知故障樣本集合和已知故障樣本集合進行更新，得到新未知故障樣本集合和新已知故障樣本集合； 根據所述新未知故障樣本集合中每一樣本與所述新已知故障樣本集合中樣本之間的距離差異，分別獲取每一樣本對應的每個K取值的合理程度，根據每一樣本對應的每個K取值的合理程度，分別獲取所述每一樣本的最佳K值； 根據每個最佳K值進行分類時的準確率，獲取最優K值，根據所述無故障樣本集合和所述新已知故障樣本集合，使用所述最優K值作為K近鄰算法中K的取值，對實時監測的每個樣本進行分類； 所述對所述樣本集合中的樣本進行分類，得到故障樣本集合和無故障樣本集合，包括： 將所述樣本集合中任一樣本記為目標樣本，在所述樣本集合中獲取與所述目標樣本屬于同一個醫療器械的樣本，組成參照樣本集合； 針對所述目標樣本中任一參數數據，在所述參照樣本集合中獲取與所述任一參數數據屬于同一參數的參數數據，與所述任一參數數據組成參數數據序列，在所述參數數據序列中，以所述任一參數數據為中心，構建預設大小的目標窗口，以所述預設大小作為滑動步長，將所述目標窗口左滑得到第一窗口，將所述目標窗口右滑得到第二窗口； 分別獲取所述目標窗口、所述第一窗口和所述第二窗口中的參數數據方差，獲取所述第一窗口和所述第二窗口之間的參數數據方差的均值，獲取所述目標窗口的參數數據方差與所述均值的差值絕對值，得到所述任一參數數據的波動程度，獲取所述波動程度與常數1的相加結果，根據常數1與所述相加結果的倒數的差值，得到所述任一參數數據的變化差異值； 獲取所述任一參數數據的參數范圍，若所述任一參數數據不在所述參數范圍內，或者所述任一參數數據的變化差異值大于或等于預設的變化差異閾值，則確認所述任一參數數據為故障參數數據，遍歷所述目標樣本中的每個參數數據，若所述目標樣本中存在至少一個故障參數數據，則確認所述目標樣本為故障樣本； 獲取所述樣本集合中的所有故障樣本組成故障樣本集合，將所述樣本集合中的非故障樣本組成無故障樣本集合。

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