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龙图腾网获悉北京天鹏恒宇科技发展有限公司申请的专利基于人工智能的电子病历质控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：CN118445280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410683288.0，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权基于人工智能的电子病历质控方法是由贾俊卿设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的电子病历质控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的电子病历质控方法，本发明涉及人工智能技术领域，包括以下步骤，将文字特征信息以及词汇输入构建的模型数据库中，然后将文本信息进行提取，获取文本信息中的文字特征信息，并解析文本信息中文字特征信息和关键词汇数据，并将S2中提取出的文字特征信息和关键词汇导入到挖掘系统中，本发明的优点在于：通过病历挖掘相关技术，并通过病历相关联数据进行分析，医生通过可视化窗口对病历文本数据进行查看，由病历相关联数据辅助医生对当前病历文本数据进行判断，便于医生查看病历中所存在的问题，减少医生对病历进行判断所耗费的时长，进而保障医生对病情的判断，提高电子病历的质量。

本发明授权基于人工智能的电子病历质控方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的电子病历质控方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立模型数据库：将文字特征信息以及词汇输入构建的模型数据库中； S2、获取病历文本数据：将文本信息进行提取，获取文本信息中的文字特征信息，并解析文本信息中文字特征信息和关键词汇数据； S3、隐私保护：将S2中提取出的文字特征信息和关键词汇导入到挖掘系统中； S3.1、启用单片机，并调取S2中识别的关键词汇数据和S1中的模型数据库进行匹配； S3.2、在S3.1中的数据匹配完成后将数据传输至挖掘系统中，在挖掘系统处理完成后清除单片机中缓存数据； S4、病历挖掘：对S3中的病历数据进行解析； S4.1、通过在挖掘系统中设置数据挖掘技术用于挖掘病历数据，解析病历文本数据中与病历相关联数据； S4.2、将病历相关联数据与病历文本数据进行匹配，并生成病历文本数据和病历关联数据的列表数据； S5、治疗建议：通过判断病历文本数据与病历相关联数据，通过调取模型数据库中病历相关联数据的治疗方案，并对病历相关联数据进行分析，并将分析出的结果与病历文本数据相结合，基于病历文本数据以及病历相关联数据解析当前病历文本数据中的治疗方案，将生成的数据传输至S6中，并向单片机中发射清除缓存数据的指令； S6、治疗决策：获取S5和S4中的数据，并传输至可视化窗口中，然后由医生对病历文本数据与相关数据进行对比，再查看病历相关联数据的治疗方案以及挖掘系统中所生成的治疗方案，医生利用自身资历将两个治疗方案进行对比，确保治疗方案具有可行性，同时医生可以根据病历文本数据与相关数据的对比，在可视化窗口中输入医生的修改建议以及修改治疗方案，同时将医生输入的数据传输至S1中的模型数据库中； S7、病历追踪：通过实时监测病历文本数据，可以确保病历文本的质量，同时通过对S2、S3、S4以及S5中的异常数据进行记录，进而提醒医护人员对病历文本进行修改以及完善； S1中具体步骤如下： S1.1、根据不同科室建立模型数据库； S1.2、根据病历数据建立树状图，同时以树状图为基础将不同科室模型数据库进行串联，确保能够深度解析隐藏病情； S3.1中，通过识别病历文本数据上的科室数据，进而调取模型数据库中科室的相应数据，并与单片机之间建立临时交互通道，便于单片机调取模型数据库中相应科室的数据； S4.1中，数据挖掘技术通过文本挖掘、规则挖掘和文本分类之间相互结合，通过文本挖掘提取文本中关键数据，并将关键数据传输至规则挖掘以及文本分类中，规则挖掘利用Apriori算法对病历文本数据与模型数据库之间的关联性进行挖掘，通过文本分类将病历文本数据以及实例状态进行划分，并通过决策树获取病历文本数据与模型数据库之间的数据结构； S4.2在获取S4.1中的数据后，当规则挖掘和文本分类技术结果一致时，则将数据传输至下一步骤中，当部分结构不一致时，则将规则挖掘和文本分类技术结果进行颜色标记，且规则挖掘和文本分类的文字颜色为反差色，相同部分则颜色不变； S5通过S4中获取病历数据后，通过病历相关的数据对病历文本数据进行结合匹配，当病历相关的数据缺失时，则返还至S3中重新获取模型数据库中的病历数据，进而完善对病历文本数据的分析结果，然后再将病历相关联数据和病历文本数据转换为可视化列表。

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