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龙图腾网获悉南方医科大学申请的专利一种智能病患监控与预测的临床数据分析系统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：CN119851961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411962911.2，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种智能病患监控与预测的临床数据分析系统是由练亦韩;朱可;杨晓玲;王飒;刘坤设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能病患监控与预测的临床数据分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能病患监控与预测的临床数据分析系统，属于医学分析领域，包括实时监控模块、数据采集模块、知识库搭建模块；本发明能够在提高患者护理质量的同时，也能有效节省医疗资源，不仅增强对复杂医疗数据的处理能力，还提高临床决策的科学性与合理性，为病患提供个性化、及时的健康管理方案，使得医院能够在疾病管理中更具前瞻性与主动性，进而提升整体医疗服务水平，能够有效应对临床数据中存在的不确定性和患者个体化需求差异，为医护人员在决策时提供多样性、灵活性更强的方案建议，使得整个系统不仅具备实时性，还能实现跨时间维度的长期效果优化，有助于改善患者的治疗效果与体验，为医疗资源的合理分配提供了科学依据。

本发明授权一种智能病患监控与预测的临床数据分析系统在权利要求书中公布了：1.一种智能病患监控与预测的临床数据分析系统，其特征在于，包括实时监控模块、数据采集模块、知识库搭建模块、整合提取模块、健康预测模块、模拟验证模块、可视化展示模块、临床决策支持模块、异常报警模块、优化应用模块以及决策优化模块； 所述实时监控模块用于持续监测病患的生理指标，并与历史数据进行对比； 所述数据采集模块用于从各类医疗设备及外部电子病历系统中自动采集病患数据； 所述知识库搭建模块用于将病患的临床数据与医学知识进行关联，构建临床医学图谱； 所述整合提取模块用于清洗整合来自不同源的病患数据，分析数据特征，提取关键临床特征信息；具体步骤如下： S1.1：检测记录的各患者的病患数据，并比较每一条数据记录的特征值，确定是否有完全相同的记录，并删除重复的病患数据，只保留一份，检测各组病患数据中缺失值情况，若病患数据缺失字段小于预设阈值，则直接删除该字段，若病患数据中数值型数据缺失小于预设填充值，则通过均值填充对缺失的数据进行填补； S1.2：对病患数据进行升序排列，再计算排列后的病患数据的第一四分位数Q1、第二四分位数Q2以及第三四分位数Q3，并通过公式IQR＝Q3-Q1计算四分位数范围IQR，再通过四分位数法则确定异常值范围[Q1-1.5×IQR，Q3+1.5×IQR]，若存在病患数据超出该异常值范围，则将该病患数据标记为异常数据，并剔除； S1.3：通过计算无法升序排列的剩余病患数据的Z分数，其中Z代表病患数据的标准化分数，x代表病患数据值，μ代表该病患数据的均值，σ代表该病患数据的标准差，若病患数据的绝对Z分数大于3，则将该病患视为异常，并剔除； S1.4：检查不同数据源中的相同病患数据，并统一其命名和单位，采用时间戳对齐策略，将不同数据源中的记录按时间整合，并统一数据格式，以获取整合后的病患数据集，之后病患数据集中的各组数据进行标准化处理； S1.5：通过皮尔逊相关系数计算各组病患特征与医护人员设置的目标变量之间的线性相关性，并筛选与目标相关性高于预设相关性阈值的特征，使用PCA降低特征维度，再计算每组病患特征的信息增益，筛选信息增益高于预设增益阈值的特征，分析每组病患特征对目标变量方差的影响，提取目标方差影响高于预设影响值的特征； 所述健康预测模块用于对提取的特征进行分析，预测病患的健康风险和发展趋势； 所述模拟验证模块用于评估健康预测模块在不同场景下的表现； 所述可视化展示模块用于将预测结果和分析信息进行可视化； 所述临床决策支持模块用于根据预测结果，为医护人员提供针对性的治疗方案； 所述异常报警模块用于当监测数据出现异常时，自动发出警报； 所述优化应用模块用于优化系统各模块参数信息； 所述决策优化模块用于根据患者实时健康数据，推荐最适合的个性化治疗方案，并动态调整治疗方案。

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