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龙图腾网获悉深圳云医创想科技有限公司申请的专利多学科医疗平台的远程病例管理方法及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：CN118486419B 。

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：202410782337.6，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权多学科医疗平台的远程病例管理方法及系统是由陈通;王云峰;黄志远设计研发完成，并于2024-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本多学科医疗平台的远程病例管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种多学科医疗平台的远程病例管理方法及系统，所述方法包括：服务器接收第一远程终端发送的病例查询信息，上述病例查询信息包含：患者ID以及病例科室，将患者ID采用多种加密算法执行加密运算得到多个加密信息，在多学科医疗平台的所有远程终端广播该查询信息的广播信息，若多个加密信息中任一个加密信息与第一病例标识比对一致，提取第一病例标识对应的第一远程病例，获取第一远程病例对应的第一科室；服务器向第一远程终端发送病例响应消息，第一远程终端接收所述病例响应消息，依据所述映射关系获取所述随机码的地址，将随机码的地址的存储内容替换成所述患者ID后保存。

本发明授权多学科医疗平台的远程病例管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多学科医疗平台的远程病例管理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 服务器接收第一远程终端发送的病例查询信息，上述病例查询信息包含：患者ID以及病例科室，将患者ID采用多种加密算法执行加密运算得到多个加密信息，在多学科医疗平台的所有远程终端广播该查询信息的广播信息，该广播信息包括：多个加密信息以及病例科室； 第二远程终端接收广播信息，将多个加密信息逐个与远程病例数据库内的病例标识比对，若多个加密信息均未与病例标识比对一致，丢弃所述广播信息，若多个加密信息中任一个加密信息与第一病例标识比对一致，提取第一病例标识对应的第一远程病例，获取第一远程病例对应的第一科室，若第一科室与所述病例科室相同，则将所述第一远程病例携带在广播消息的响应消息返回给服务器；若第一科室与所述病例科室不相同，则丢弃所述广播信息； 服务器对第一远程病例的内容进行识别确定包含具有患者ID的存储地址，对所述存储地址对应的存储信息替换成随机码得到加扰后的第一远程病例，并生成随机码与存储地址之间的映射关系，向第一远程终端发送病例响应消息，所述病例响应消息包括：所述映射关系以及加扰后的第一远程病例； 第一远程终端接收所述病例响应消息，依据所述映射关系获取所述随机码的地址，将随机码的地址的存储内容替换成所述患者ID后保存； 所述服务器对第一远程病例的内容进行识别确定包含具有患者ID的存储地址具体包括： 服务器依据第一远程病例的内容生成输入数据，将该输入数据输入到多层神经网络模型运算得到运算结果，依据该运算结果确定具有患者ID的存储地址； 所述多层神经网络模型的训练方法具体包括： 服务器提取多层原始神经网络模型，确定多层值x，获取多层原始神经网络模型的历史最大训练层值y，确定多层原始神经网络模型的训练层数为1、2…y，对多层原始神经网络模型的最后一层确定为训练层，按训练层数随机构造y个待训练的模型，其中y个待训练的模型中每个模型的训练层数依次为1、2…y，且y个待训练的模型的最后一层固定为训练层，将标记的训练数据对y个待训练的模型执行训练得到y个训练后的模型，将w个标记的训练数据作为输入数据分别输入到y个训练后的模型得到y个置信值，从y个置信值中选择最大置信值对应的待训练模型的训练层数α，随机构建β个二次待训练模型，β个二次待训练模型中每个模型的训练层数均为α且最后一层固定为训练层，对β个二次待训练模型的训练层执行训练后得到β个二次训练后的模型，获取β个二次训练后的模型的β个置信值，从β个置信值中选择最大置信值对应的二次训练后的模型作为所述多层神经网络模型。

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