昆明医科大学第二附属医院(云南省泌尿专科医院、云南省肝胆胰外科医院)孙锋获国家专利权
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龙图腾网获悉昆明医科大学第二附属医院(云南省泌尿专科医院、云南省肝胆胰外科医院)申请的专利智能化胃肠道术后肠梗阻诊断与干预决策系统及其方法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:CN119581002B 。
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:202411668810.4,技术领域涉及:G16H50/20;该发明授权智能化胃肠道术后肠梗阻诊断与干预决策系统及其方法是由孙锋;陈实;王峰;王礼兴;李奕俊;程洁;成宇轩;刘云钰;何林醒;皮沃鑫设计研发完成,并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本智能化胃肠道术后肠梗阻诊断与干预决策系统及其方法在说明书摘要公布了:本发明涉及医疗系统技术领域,具体涉及智能化胃肠道术后肠梗阻诊断与干预决策系统及其方法,包括:数据预处理模块、多模态数据融合模块、胃肠道功能恢复模型构建模块、自适应递进强化学习优化模块AHRL以及诊断与干预推荐模块,自适应递进强化学习优化模块通过五层递进算法,从特征权重的动态调整、递归状态传播、分层累积优化、症状相似度矩阵生成、到递进权重反向反馈等步骤,逐层优化干预策略,实现多模态数据对关键症状的深度融合,并根据患者状态变化实时更新干预方案。在干预决策推荐模块中,系统基于优化后的策略生成个性化的诊断建议,并进行实时风险评估,为患者提供持续性、动态化的干预支持。
本发明授权智能化胃肠道术后肠梗阻诊断与干预决策系统及其方法在权利要求书中公布了:1.智能化胃肠道术后肠梗阻诊断与干预决策系统,其特征在于,包括:数据预处理模块、多模态数据融合模块、胃肠道功能恢复模型构建模块、自适应递进强化学习优化模块AHRL以及诊断与干预推荐模块,其中: 所述数据预处理模块接收并标准化患者的多模态数据,形成一致性数据格式; 所述多模态数据融合模块基于所述数据预处理模块的输出,提取特征并对多维度特征进行聚合,获得融合特征向量; 所述胃肠道功能恢复模型构建模块基于所述融合特征向量,构建长短期记忆神经网络模型,用于追踪患者术后肠道功能恢复状态; 所述自适应递进强化学习优化模块包含动态权重自适应函数生成算法、递归状态传播算法、分层累积效应决策优化算法、多维交叉相似度矩阵生成算法以及递进权重反向优化反馈算法,用于根据患者的实时数据自适应优化长期干预策略; 所述诊断与干预推荐模块基于所述自适应递进强化学习优化模块输出的优化策略,生成个性化的诊断和干预决策; 所述自适应递进强化学习优化模块中的动态权重自适应函数生成算法DWAFG基于多模态数据的特征重要性与患者状态的实时变化生成自适应权重,其中,DWAFG利用以下公式确定权重: , 其中,为第个特征的动态权重,为第个特征的关键度因子,为自适应衰减因子,为第个特征向量的模,为特征总数,通过所述DWAFG获得各特征的自适应权重并输入至下一递进算法; 所述自适应递进强化学习优化模块中的递归状态传播算法ARSP基于所述DWAFG生成的自适应权重,递归传播症状状态以实现长时间序列上的动态更新,ARSP使用以下公式实现状态传播: , 其中,为当前状态向量,为前一时间步状态,为状态更新平滑因子,为第个特征的权重,为第个特征在时间步上的取值,所述ARSP进一步实现对患者症状的状态动态变化的捕捉,并向下一递进算法传递所述状态; 所述自适应递进强化学习优化模块中的分层累积效应决策优化算法HCEDO基于所述ARSP的状态向量,分层累积短期和长期干预策略的效应,HCEDO使用以下公式进行累积效应的决策优化: , 其中,为当前累积效应得分,为前一时刻累积效应得分,为短期效应累积权重,为第层效应的重要性权重,为状态向量中第层的特征状态,HCEDO实现了各层短期效应在长期干预策略中的累积作用,提供层次化的效应输入给下一递进算法; 所述自适应递进强化学习优化模块中的多维交叉相似度矩阵生成算法MCSMG基于HCEDO累积效应得分生成多维交叉相似度矩阵,用于评估各症状和干预效果的关联性,所述MCSMG通过以下公式生成相似度矩阵: , 其中,为第个与第个特征的相似度得分,和分别为第和第个特征的状态向量,和为对应的累积效应得分,MCSMG为所述递进算法的最后算法,向所述递进权重反向优化反馈提供输入; 所述自适应递进强化学习优化模块中的递进权重反向优化反馈机制算法PWROF基于所述MCSMG生成的多维交叉相似度矩阵对特征权重进行逆向反馈调整,PWROF通过以下公式进行权重优化反馈: , 其中,为第个特征权重的调整量,为反馈调整系数,为MCSMG生成的相似度矩阵值,为累积效应对权重的偏导数,通过PWROF获得权重优化反馈,确保干预过程中对关键症状的识别不断优化。
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