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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東普瑞森醫(yī)療設備股份有限公司申請的專利一種健康體檢小屋的用戶電子病歷生成方法獲國家發(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：CN120452658B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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：202510932827.4，技術(shù)領域涉及：G16H15/00；該發(fā)明授權(quán)一種健康體檢小屋的用戶電子病歷生成方法是由王揚華;周莉莉;張小珍設計研發(fā)完成，并于2025-07-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種健康體檢小屋的用戶電子病歷生成方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，具體涉及一種健康體檢小屋的用戶電子病歷生成方法，包括：獲取目標用戶的待處理體檢數(shù)據(jù)和參考用戶的參考體檢數(shù)據(jù)集；根據(jù)目標用戶在每個數(shù)據(jù)維度的待處理體檢數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)范圍之間的偏離情況，結(jié)合歷史體檢數(shù)據(jù)分布情況得到當前矛盾指數(shù)，對數(shù)據(jù)維度進行篩選得到矛盾維度；根據(jù)每個參考用戶在每個矛盾維度下的數(shù)據(jù)變化趨勢和時間分布情況，結(jié)合數(shù)據(jù)預測結(jié)果和當前矛盾指數(shù)得到參考優(yōu)先級；在預設時間段內(nèi)，根據(jù)參考用戶在每個矛盾維度的數(shù)據(jù)周期性特征和數(shù)據(jù)波動特征得到信息豐富度；獲得關(guān)鍵數(shù)據(jù)維度，進而生成目標用戶的電子病歷。本發(fā)明提高了電子病歷的可信度以及醫(yī)生復核時發(fā)現(xiàn)問題的效率。

本發(fā)明授權(quán)一種健康體檢小屋的用戶電子病歷生成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種健康體檢小屋的用戶電子病歷生成方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 獲取目標用戶在每個數(shù)據(jù)維度的待處理體檢數(shù)據(jù)和歷史體檢數(shù)據(jù)，以及與目標用戶屬于同一用戶類別的參考用戶及其參考體檢數(shù)據(jù)集； 根據(jù)目標用戶在每個數(shù)據(jù)維度的待處理體檢數(shù)據(jù)與對應數(shù)據(jù)維度下正常數(shù)據(jù)范圍之間的偏離情況，結(jié)合歷史體檢數(shù)據(jù)中對應數(shù)據(jù)維度下的數(shù)據(jù)分布情況，得到目標用戶在每個數(shù)據(jù)維度的當前矛盾指數(shù)，利用所述當前矛盾指數(shù)對數(shù)據(jù)維度進行篩選得到矛盾維度； 其中，所述當前矛盾指數(shù)的獲取方法為：基于目標用戶在每個數(shù)據(jù)維度的待處理體檢數(shù)據(jù)與相同數(shù)據(jù)維度下正常數(shù)據(jù)范圍之間的差異，確定目標用戶在每個數(shù)據(jù)維度的數(shù)據(jù)差異因子；獲取目標用戶在每個數(shù)據(jù)維度的歷史體檢數(shù)據(jù)的標準差和均值；基于目標用戶在每個數(shù)據(jù)維度的待處理體檢數(shù)據(jù)和所述均值的差異以及所述標準差，得到目標用戶在每個數(shù)據(jù)維度的數(shù)據(jù)偏離因子；根據(jù)所述數(shù)據(jù)差異因子和所述數(shù)據(jù)偏離因子得到目標用戶在每個數(shù)據(jù)維度的當前矛盾指數(shù)；其中，所述數(shù)據(jù)差異因子和所述數(shù)據(jù)偏離因子均與所述當前矛盾指數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系； 根據(jù)參考體檢數(shù)據(jù)集中每個參考用戶在每個矛盾維度下的數(shù)據(jù)變化趨勢以及參考用戶進行體檢的時間分布情況，結(jié)合每個矛盾維度下的數(shù)據(jù)預測結(jié)果和目標用戶的當前矛盾指數(shù)，得到每個矛盾維度的參考優(yōu)先級； 其中，所述參考優(yōu)先級的獲取方法為：根據(jù)參考體檢數(shù)據(jù)集中每個參考用戶在每個數(shù)據(jù)維度的數(shù)據(jù)偏離情況對參考用戶進行劃分得到每個矛盾維度下的偏離用戶和統(tǒng)一用戶；根據(jù)每個矛盾維度下的統(tǒng)一用戶的數(shù)據(jù)變化趨勢以及統(tǒng)一用戶進行體檢的時間分布情況，結(jié)合每個矛盾維度下的數(shù)據(jù)預測結(jié)果，得到每個矛盾維度的統(tǒng)一用戶的未來偏離因子；將預設數(shù)值作為每個矛盾維度的偏離用戶的未來偏離因子；其中，所述每個矛盾維度的統(tǒng)一用戶的未來偏離因子均小于所述預設數(shù)值；在每個矛盾維度下，對統(tǒng)一用戶和偏離用戶對應的未來偏離因子的累加和以及目標用戶在相同矛盾維度的當前矛盾指數(shù)之間的乘積進行歸一化處理，得到每個矛盾維度的參考優(yōu)先級； 在所述待處理體檢數(shù)據(jù)所在預設時間段內(nèi)，根據(jù)參考體檢數(shù)據(jù)集中每個參考用戶在每個矛盾維度的數(shù)據(jù)周期性特征以及數(shù)據(jù)波動特征，得到每個矛盾維度的信息豐富度； 其中，所述信息豐富度的獲取方法為：在目標用戶的待處理體檢數(shù)據(jù)對應體檢所在的預設時間段內(nèi)；計算所有參考用戶對健康體檢小屋的使用頻率的均值得到第一特征系數(shù)；根據(jù)預設時間段內(nèi)每個參考用戶在參考體檢數(shù)據(jù)集中每個矛盾維度的參考體檢數(shù)據(jù)的波動程度，得到每個矛盾維度的第二特征系數(shù)；根據(jù)預設時間段內(nèi)每個時間節(jié)點在每個矛盾維度的所有參考體檢數(shù)據(jù)，進行周期性特征分析，得到每個矛盾維度的第三特征系數(shù)；將所述第一特征系數(shù)和所述第二特征系數(shù)以及所述第三特征系數(shù)的乘積的歸一化結(jié)果作為每個矛盾維度的信息豐富度； 結(jié)合所述參考優(yōu)先級和信息豐富度對目標用戶的每個矛盾維度進行篩選獲得關(guān)鍵數(shù)據(jù)維度；基于所述關(guān)鍵數(shù)據(jù)維度的待處理體檢數(shù)據(jù)生成目標用戶的電子病歷。

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