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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院申請(qǐng)的專利一種非心臟手術(shù)的心腦血管風(fēng)險(xiǎn)術(shù)前評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120221097B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510694400.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/30；該發(fā)明授權(quán)一種非心臟手術(shù)的心腦血管風(fēng)險(xiǎn)術(shù)前評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由王書強(qiáng);袁斌;林君豪;劉克玄設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種非心臟手術(shù)的心腦血管風(fēng)險(xiǎn)術(shù)前評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及一種非心臟手術(shù)的心腦血管風(fēng)險(xiǎn)術(shù)前評(píng)估方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：對(duì)目標(biāo)患者的多模態(tài)術(shù)前數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到多模態(tài)數(shù)據(jù)特征；利于基于跨模態(tài)全局交叉注意力的術(shù)前特征融合模塊對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行跨模態(tài)交互處理以及全局建模與融合，得到心腦血管風(fēng)險(xiǎn)特征；將所述心腦血管風(fēng)險(xiǎn)特征輸入基于多維重構(gòu)損失的心腦血管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，所述心腦血管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊以所述待預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的綜合定量評(píng)估為指導(dǎo)，并基于多維重構(gòu)損失輸出心腦血管風(fēng)險(xiǎn)術(shù)前評(píng)估結(jié)果。本申請(qǐng)?zhí)岣吡朔切呐K手術(shù)的心腦血管風(fēng)險(xiǎn)術(shù)前評(píng)估的效率與精確度，優(yōu)化了多模態(tài)數(shù)據(jù)特征的提取和融合流程，提升了模型對(duì)心腦血管風(fēng)險(xiǎn)的術(shù)前評(píng)估能力和泛化能力。

本發(fā)明授權(quán)一種非心臟手術(shù)的心腦血管風(fēng)險(xiǎn)術(shù)前評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種非心臟手術(shù)的心腦血管風(fēng)險(xiǎn)術(shù)前評(píng)估方法，其特征在于，包括： 利于基于預(yù)訓(xùn)練大模型的術(shù)前知識(shí)圖譜增強(qiáng)模塊將目標(biāo)患者的電子病歷記錄文檔鏈接到知識(shí)圖譜，構(gòu)造目標(biāo)患者的術(shù)前知識(shí)圖譜，并利用預(yù)訓(xùn)練大模型對(duì)所述術(shù)前知識(shí)圖譜進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，得到待預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的綜合定量評(píng)估； 分別利于基于特征聚合圖卷積的術(shù)前特征全局交互模塊、基于多級(jí)低秩矩陣分解的術(shù)前圖像特征提取模塊以及基于并行時(shí)頻耦合的術(shù)前時(shí)序數(shù)據(jù)特征提取模塊對(duì)目標(biāo)患者的多模態(tài)術(shù)前數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到多模態(tài)數(shù)據(jù)特征；其中，所述多模態(tài)術(shù)前數(shù)據(jù)包括電子健康記錄數(shù)據(jù)、術(shù)前醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)以及術(shù)前時(shí)間序列數(shù)據(jù)，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)特征包括數(shù)值型和種類型術(shù)前電子健康數(shù)據(jù)特征、術(shù)前圖像數(shù)據(jù)特征以及術(shù)前時(shí)序數(shù)據(jù)特征； 利于基于跨模態(tài)全局交叉注意力的術(shù)前特征融合模塊對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行跨模態(tài)交互處理以及全局建模與融合，得到完整的心腦血管風(fēng)險(xiǎn)特征； 將所述心腦血管風(fēng)險(xiǎn)特征輸入基于多維重構(gòu)損失的心腦血管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，所述心腦血管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊以所述待預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的綜合定量評(píng)估為指導(dǎo)，并基于多維重構(gòu)損失輸出目標(biāo)患者的非心臟手術(shù)的心腦血管風(fēng)險(xiǎn)術(shù)前評(píng)估結(jié)果； 所述利于基于預(yù)訓(xùn)練大模型的術(shù)前知識(shí)圖譜增強(qiáng)模塊將目標(biāo)患者的電子病歷記錄文檔鏈接到知識(shí)圖譜，構(gòu)造目標(biāo)患者的術(shù)前知識(shí)圖譜，并利用預(yù)訓(xùn)練大模型對(duì)所述術(shù)前知識(shí)圖譜進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，得到待預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的綜合定量評(píng)估，具體為： 利用問(wèn)題引導(dǎo)大型語(yǔ)言模型從所述電子病歷記錄文檔中提煉出關(guān)鍵信息，對(duì)所述關(guān)鍵信息進(jìn)行實(shí)體識(shí)別，將識(shí)別到的每個(gè)實(shí)體鏈接到所述知識(shí)圖譜中的對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)實(shí)體類型和貢獻(xiàn)調(diào)整對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)對(duì)相關(guān)性權(quán)重，得到目標(biāo)患者的術(shù)前知識(shí)圖譜； 利于基于預(yù)訓(xùn)練大模型的協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模塊將所述術(shù)前知識(shí)圖譜轉(zhuǎn)化為半結(jié)構(gòu)化知識(shí)圖譜，并將所述半結(jié)構(gòu)化知識(shí)圖譜輸入預(yù)訓(xùn)練大模型，利用所述預(yù)訓(xùn)練大模型對(duì)待預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)與各個(gè)相關(guān)維度之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行定量評(píng)估，得到待預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的綜合定量評(píng)估。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區(qū)深圳大學(xué)城學(xué)苑大道1068號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。