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龍圖騰網獲悉浙江愛特電子技術股份有限公司申請的專利一種基于重癥醫學科的信息數字化管理系統和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：CN120260848B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510745576.9，技術領域涉及：G16H40/00；該發明授權一種基于重癥醫學科的信息數字化管理系統和方法是由郭欣悅;張超;金小定;錢蘭設計研發完成，并于2025-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于重癥醫學科的信息數字化管理系統和方法在說明書摘要公布了：本發明涉及醫療信息化技術領域，提供了一種基于重癥醫學科的信息數字化管理系統和方法，系統包括數據采集模塊、數據處理模塊和可視化與告警模塊。數據采集模塊獲取患者監測數據集，每個患者對應一個監測數據序列。數據處理模塊對每個患者執行以下操作：確定目標監測數據序列及四個關聯監測周期，包括第一、第二、第三監測周期及第四監測周期組，生成對應監測子集；通過病情惡化預警模型生成預警信號；若信號異常，則分析異常原因和影響范圍，生成結構化病情綜合報告。可視化與告警模塊根據報告動態展示患者狀態，并對重癥區域進行分級告警。系統通過多周期數據融合分析和三維可視化實現精準預警與監控。

本發明授權一種基于重癥醫學科的信息數字化管理系統和方法在權利要求書中公布了：1.一種基于重癥醫學科的信息數字化管理系統，其特征在于，包括： 數據采集模塊，獲取目標重癥醫學科中的各個患者對應的患者監測數據集，每個患者存在對應的患者監測數據序列； 數據處理模塊，對每個患者執行： 確定患者對應的患者監測數據序列，作為目標監測數據序列； 確定患者對應的、針對當前監測周期的四個監測周期組； 根據目標監測數據序列，生成監測周期組分別對應監測子集組； 根據監測子集組，利用預先訓練的病情惡化預警模型，生成針對患者的病情惡化預警信號； 響應于病情惡化預警信號表征患者病情異常，確定患者對應的異常原因分析結果和影響范圍評估結果； 根據異常原因分析結果、目標監測數據序列和影響范圍評估結果，生成結構化的病情綜合報告； 可視化與告警模塊，用于根據病情綜合報告執行針對各個患者的動態可視化展示并對關聯重癥區域進行分級告警處理； 病情惡化預警模型的運行邏輯包括： 監測子集組包括第一監測子集、第二監測子集、第三監測子集和第四監測子集； 提取第一監測子集中未與第二監測子集重疊的數據部分，作為獨立特征分析集； 通過第一特征提取模塊分析獨立特征分析集，生成反映長周期波動的第一特征向量； 通過第二特征提取模塊融合第一特征向量與第一監測子集的原始數據，生成第二特征向量； 將第二監測子集輸入第二特征提取模塊，生成第三特征向量； 對第一特征向量與第二特征向量進行橫向融合，生成第一融合特征； 對第一特征向量與第三特征向量進行縱向融合，生成第二融合特征； 將第一融合特征與第二融合特征輸入時序注意力模塊，預測目標未來監測周期的臨床指標參數； 將預測參數與第三監測子集的歷史同周期數據進行相似性比對，若差異超過閾值則觸發預警； 結合第四監測子集的跨周期一致性驗證結果，生成加權后的病情惡化預警信號，其中時序注意力模塊采用基于注意力機制的深度學習算法； 相似性比對不滿足閾值時的處理邏輯包括： 從第三監測子集中篩選與目標未來周期日期匹配的歷史數據子集； 從第四監測子集中提取所有關聯子集的同期歷史數據； 比對預測參數與歷史數據的統計分布特征，若分布偏移超過預設范圍則觸發人工復核流程； 根據復核結果更新模型權重，重新生成預警信號。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江愛特電子技術股份有限公司，其通訊地址為：310053 浙江省杭州市濱江區浦沿街道東信大道66號5號樓5層501室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。