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龙图腾网获悉北京易用联友科技有限公司申请的专利医疗管理决策的多层次归因与推荐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：CN119889617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510047737.7，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权医疗管理决策的多层次归因与推荐方法及系统是由管凡;涂梦芝;马新惠;张萌萌;谢寿燕设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本医疗管理决策的多层次归因与推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种医疗管理决策的多层次归因与推荐方法及系统，涉及医疗管理决策技术领域，包括：通过多层次医疗数据知识图谱和决策知识库，利用时序图卷积网络提取图谱节点演化特征，通过跨层交互注意力网络构建决策影响传播图，并计算每个决策节点对医疗效果的贡献度，生成归因分析结果，根据归因结果确定决策影响力层级体系，结合多目标优化网络、分层强化学习网络和蒙特卡洛搜索树网络，生成并评估候选决策路径，结合模糊综合评价网络得到最优决策推荐方案，综上，本发明能够实现管理决策的精准归因分析和多目标优化，有效提升医院资源配置效率、降低运营成本，为医院管理层提供科学的决策支持，显著增强医院精细化管理水平和整体运营效率。

本发明授权医疗管理决策的多层次归因与推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.医疗管理决策的多层次归因与推荐方法，其特征在于，包括： 获取患者临床数据、医疗机构运营数据以及医疗资源调配数据并组合得到多维医疗数据，通过自注意力机制提取时序特征和空间特征并生成时空表征向量，通过双向门控循环单元对所述时空表征向量进行噪声识别和异常检测，根据检测结果通过自编码器网络进行数据修复，生成标准化数据并使用多头注意力网络通过提取不同数据元素间的关联强度构建初始关系图，将所述初始关系图添加至层次化图结构生成网络中，通过诊疗过程层构建动态时序图记录诊疗演变轨迹并映射至医疗资源层的多维张量图中建立资源调配联系，将所述资源调配联系添加至管理决策层的因果推理图中提取历史决策规则以及对应的约束条件和效果评估指标，生成决策知识库，基于所述初始关系图建立层间信息通道得到多层次医疗数据知识图谱； 将所述多层次医疗数据知识图谱和所述决策知识库添加至时序图卷积网络中，通过多尺度卷积核提取图谱节点在不同时间窗口下的演化特征，融合历史决策规则生成动态节点表征，将所述动态节点表征添加至跨层交互注意力网络中，结合决策约束条件计算节点间的直接影响强度和间接影响路径并构建决策影响传播图，将所述决策影响传播图添加至因果推理网络中，基于所述效果评估指标通过反向传播计算所述决策影响传播图中每个决策节点对医疗效果的贡献度，同时计算不同节点之间的协同效应和时滞效应，生成归因分析结果并添加至自适应聚类网络，确定相似影响模式并对所述决策节点进行分组，得到决策影响力层级体系，包括： 将多层次医疗数据知识图谱和决策知识库导入时序图卷积网络，在所述时序图卷积网络中设置短期时间窗口、中期时间窗口和长期时间窗口，为每个种类的时间窗口配置独立的卷积核组，通过所述短期时间窗口的卷积核组提取即时医疗指标特征和药物反应特征，通过所述中期时间窗口的卷积核组提取治疗调整特征和指标变化特征，通过所述长期时间窗口的卷积核组提取疾病转归特征和生活质量特征； 利用所述决策知识库中的历史规则对所述时序图卷积网络提取的特征进行特征增强，将规则时效性、规则适用条件和规则执行约束映射至特征空间，构建治疗方案信息、给药方式信息和联合用药信息的动态节点表征； 将所述动态节点表征输入跨层交互注意力网络，建立医学规则约束矩阵、时序约束矩阵和资源约束矩阵，计算节点间直接连接的影响强度得到直接影响特征，追踪节点间多跳路径得到间接影响特征，根据所述直接影响特征和所述间接影响特征构建决策影响传播图，计算节点间边权重表征影响强度，确定边方向表征影响传播方向，测量路径长度表征影响传递复杂度； 将所述决策影响传播图输入因果推理网络，从效果评估指标出发，沿影响传播路径反向计算得到决策节点对医疗效果的贡献度，分析多个决策节点联合作用时的效果增强程度或削弱程度得到协同效应系数，计算决策执行到效果显现的起效时间、峰值时间和持续时间得到时滞效应特征； 将所述贡献度、所述协同效应系数和所述时滞效应特征输入自适应聚类网络，根据数据分布计算动态聚类阈值，基于所述动态聚类阈值对决策节点进行影响模式聚类，根据所述影响模式聚类的结果构建决策影响力层级体系，将决策节点划分为主要干预层、次要干预层和辅助干预层，在每个层内，根据影响模式的相似度对决策节点进行分组得到层级结构； 将所述决策影响力层级体系和所述决策知识库添加至多目标优化网络中，基于所述历史决策规则以医疗质量、资源效率和运营成本为优化目标构建决策优化模型，将历史决策数据和决策约束条件添加至分层强化学习网络中，通过分布式价值评估网络计算决策长期收益，结合策略生成网络输出候选决策动作，通过环境模拟网络预测决策结果，基于所述预测决策结果构建决策状态转移模型并添加至蒙特卡洛搜索树网络，通过迭代搜索生成候选决策路径，对所述决策路径进行效果预测和约束验证得到可行方案并添加至模糊综合网评价网络中，结合逼近理想解排序法求解得到最优决策推荐方案。

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