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龙图腾网获悉微研众方生物科技(江苏)有限公司申请的专利临床研究分析数据集标准化程序自动化方法、设备及介质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：CN119960765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510451301.4，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权临床研究分析数据集标准化程序自动化方法、设备及介质是由丁伯春;阮建清;陆晓文;程用设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本临床研究分析数据集标准化程序自动化方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据治理领域，具体为临床研究分析数据集标准化程序自动化方法、设备及介质。所述方法包括编制变量衍生方法语法标准，构建变量衍生规则库；通过构建变量衍生规则解析模型来识别用户的变量说明文件中变量衍生规则的多维度特征，并动态匹配解析规则，进而自动生成用于衍生变量的SAS语句；基于用户的变量说明文件中各变量的衍生逻辑，判断各变量之间的有向无环依赖关系，采用动态拓扑排序算法推断SAS语句的最优输出顺序，并输出分析数据集标准化程序文件，调用该文件生成标准化的分析数据集。相对于传统的人工编写，本发明实现了自动生成分析数据集标准化程序，降低了对SAS编程经验的要求，提高工作效率和质量。

本发明授权临床研究分析数据集标准化程序自动化方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.临床研究分析数据集标准化程序自动化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：编制变量衍生方法的语法标准，根据所述语法标准对既往临床研究数据的变量衍生规则进行标准化处理，构建变量衍生规则库； S2：识别所述变量衍生规则库中变量衍生规则的多维度特征，根据多维度特征的不同分别设置解析规则，建立变量衍生规则解析模型；所述变量衍生规则解析模型基于自然语言处理逻辑驱动，使用文本处理函数或正则表达式函数识别变量衍生规则的多维度特征的类别； S3：根据用户选择的变量衍生规则库中的变量衍生规则，或基于所述语法标准撰写新的变量衍生规则，生成用户临床研究项目所需的变量说明文件； S4：由所述变量衍生规则解析模型提取所述变量说明文件中的多维度特征，根据多维度特征的类别使用变量衍生规则解析模型动态匹配所述解析规则，生成用于衍生变量的SAS语句； S5：采用拓扑排序算法，按入度衰减原则处理所述变量说明文件中各变量间的有向无环依赖关系，依次输出入度为0的变量，推断SAS语句的最优输出顺序； S51：根据变量说明文件中的各变量间的衍生逻辑，构建变量间的有向无环依赖关系； S52：计算每个变量的入度，其中直接衍生自原始数据集的变量的入度为0； 其他变量通过PRXCHANGE函数删除已生成SAS语句的变量；采用PRXCHANGE函数识别未生成SAS语句且不重复的变量，再用COUNT函数统计存在依赖关系的变量数量即为入度； S53：将基于入度衰减原则，依次输出入度为0的变量顺序作为SAS语句的最优输出顺序； S6：基于所述最优输出顺序输出得到分析数据集标准化程序文件； S7：调用所述分析数据集标准化程序文件，即可生成标准化的分析数据集。

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