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龙图腾网恭喜平安医疗健康管理股份有限公司申请的专利基于模型的临床术语的标准化方法、装置和计算机设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113657109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111013436.0，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权基于模型的临床术语的标准化方法、装置和计算机设备是由孙安国设计研发完成，并于2021-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型的临床术语的标准化方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，提供一种基于模型的临床术语的标准化方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取临床术语；对临床术语进行多维度特征处理生成多个文本特征，将各文本特征转换为第一Embedding向量；对所有第一Embedding向量进行处理，得到指定Embedding向量；基于医学术语库生成临床术语对应的候选集；生成与各候选文本分别对应的多个候选文本Embedding向量；基于孪生网络分别计算指定Embedding向量与每一个候选文本Embedding向量之间的相似度；基于所有相似度，从所有候选集文本中确定出标准临床术语。本申请能提高对临床术语进行标准化的准确率，提高了得到的标准临床术语的准确度。本申请还可以应用于区块链领域，上述标准临床术语等数据可以存储于区块链上。

本发明授权基于模型的临床术语的标准化方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于模型的临床术语的标准化方法，其特征在于，包括： 获取待处理的临床术语； 对所述临床术语进行多维度特征处理，生成与所述临床术语对应的多个文本特征，并将各所述文本特征分别转换为对应的第一Embedding向量；其中，所述文本特征包括：字特征、词特征、词性特征、拼音特征、手术部位特征与手术入路特征，所述手术部位特征是指皮肤或内脏中的任何开放的部位对应的特征，所述手术入路特征是指进行临床手术操作的切口位置对应的特征； 基于预设的深度卷积神经网络与预设的注意力模型对所有所述第一Embedding向量进行处理，得到指定Embedding向量； 基于预设的医学术语库生成与所述临床术语对应的候选集；其中，所述候选集包括多个候选文本； 将每一个所述候选文本输入至预设的transformerencoder网络，生成与各所述候选文本分别对应的多个候选文本Embedding向量； 基于预设的孪生网络分别计算所述指定Embedding向量与每一个所述候选文本Embedding向量之间的相似度； 基于所有所述相似度，从所有所述候选集文本中确定出与所述临床术语对应的标准临床术语； 所述基于预设的深度卷积神经网络与预设的注意力模型对所有所述第一Embedding向量进行处理，得到指定Embedding向量的步骤，包括： 调用所述深度卷积神经网络与所述注意力模型； 将所有所述第一Embedding向量输入至所述深度卷积神经网络中，获取所述深度卷积神经网络对各所述第一Embedding向量进行特征信息提取后得到的对应的多个第二Embedding向量；其中，将各所述第一Embedding向量分别输入至所述深度卷积神经网络中的卷积层，通过所述卷积层对各所述第一Embedding向量分别进行卷积处理，得到与各所述第一Embedding向量分别对应的抽象特征Embedding向量，通过所述深度卷积神经网络中的池化层对所述卷积层中的各所述抽象特征Embedding向量分别进行池化处理，得到与各所述抽象特征Embedding向量分别对应的处理后的抽象特征Embedding向量，并将所述处理后的抽象特征Embedding向量作为所述第二Embedding向量； 将所有所述第二Embedding向量输入至所述注意力模型，通过所述注意力模型输出与所述第二Embedding向量对应的多维度向量； 将所述多维度向量作为所述指定Embedding向量； 所述基于预设的医学术语库生成与所述临床术语对应的候选集的步骤，包括： 采用预设的分词引擎对所述临床术语进行分词处理，得到初始关键词； 采用N-gram模型对所述初始关键词进行词性标注，得到标注后的第一关键词； 从所述第一关键词中删除词性为虚词的关键词，得到对应的第二关键词； 调用所述医学术语库； 分别获取每一个所述第二关键词在所述医学术语库中的出现次数，并从所有所述第二关键词中筛选出所述出现次数大于预设出现次数阈值的第三关键词； 从所述医学术语库中获取与所述第三关键词对应的第一医学术语； 判断所有所述第一医学术语中是否存在相同的医学术语； 若是，对所述第一医学术语进行去重处理得到对应的第二医学术语； 将所有所述第二医学术语作为所述候选集； 所述基于所有所述相似度，从所有所述候选集文本中确定出与所述临床术语对应的标准临床术语的步骤，包括： 从所有所述相似度中筛选出数值最大的第一相似度； 判断所述第一相似度的数值是否等于1； 若是，获取与所述第一相似度对应的第一候选文本Embedding向量； 从所述候选集中获取与所述第一候选文本Embedding向量对应的第一候选文本； 将所述第一候选文本作为所述标准临床术语； 所述基于所有所述相似度，从所有所述候选集文本中确定出与所述临床术语对应的标准临床术语的步骤，包括： 从所有所述相似度中筛选出数值最大的第二相似度； 判断是否存在第三相似度；其中，所述第二相似度与所述第三相似度之间的差值处于预设数值范围； 若存在所述第三相似度，获取与各所述第二相似度、所述第三相似度一一对应的第二候选文本Embedding向量； 从所述候选集中获取与各所述第二候选文本Embedding向量一一对应的第二候选文本； 接收预设用户从所有所述第二候选文中选择的第三候选文本； 将所述第三候选文本作为所述标准临床术语。

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