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龙图腾网获悉大连辉烁计算机科技有限公司申请的专利一种患者随访信息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：CN120340724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510828395.2，技术领域涉及：G16H10/20；该发明授权一种患者随访信息管理方法及系统是由陈天文;鲁承熙;罗学莉;杜飞越设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种患者随访信息管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体涉及一种患者随访信息管理方法及系统。本发明对于任一维度，对不同随访时刻的初始生理数据的变化趋势进行分析，获得每一随访时刻的修正生理数据；根据每个患者在不同维度上每一随访时刻的邻域范围内修正生理数据的变化趋势，获得每个患者在每一随访时刻的随访有效程度；结合每个患者在实时随访时刻的病情关注程度，对所有患者进行聚类，获得患者聚类簇；根据每个患者聚类簇中所有患者在实时随访时刻的病情关注程度，获得每个患者聚类簇的随访频率增加系数；结合初始随访次数，获得每个患者的调整随访次数。本发明通过分析患者真实的病情表现确定准确的随访次数，提高患者随访护理管理的效果。

本发明授权一种患者随访信息管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种患者随访护理信息智能管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取患者在每一随访时刻下多维度的初始生理数据； 对于每个患者的任一维度，根据不同随访时刻的初始生理数据的变化趋势，获得每一随访时刻的异常可能性，并筛选出异常随访时刻；根据每一异常随访时刻的异常可能性，以及邻域范围内初始生理数据的分布特征，获得每一随访时刻的修正生理数据； 根据每个患者在不同维度上每一随访时刻的邻域范围内异常随访时刻的数量，以及修正生理数据的变化趋势，获得每个患者在每一随访时刻的随访有效程度；根据每个患者在不同随访时刻的随访有效程度分布，获得每个患者在实时随访时刻的病情关注程度；根据每个患者在实时随访时刻的随访有效程度和病情关注程度，对所有患者进行聚类，获得患者聚类簇； 根据每个患者聚类簇中所有患者在实时随访时刻的病情关注程度，获得每个患者聚类簇的随访频率增加系数；根据每个患者所在患者聚类簇的随访频率增加系数和初始随访次数，获得每个患者的调整随访次数； 所述修正生理数据的获取方法包括： 对于任一维度，对于每一异常随访时刻，根据邻域范围内初始生理数据的分布特征，获得每一异常随访时刻的数据修正系数；获得邻域范围内所有随访时刻的初始生理数据均值，作为局部数据水平； 根据每一异常随访时刻的数据修正系数，以及局部数据水平与初始生理数据之间的差值对初始生理数据进行增益调节，获得每一异常随访时刻的修正生理数据； 对于不对应异常随访时刻的随访时刻，将对应初始生理数据作为修正生理数据； 所述数据修正系数的获取方法包括： 对于任一维度，获得患者在住院时期内所有初始生理数据的均值，作为参考生理数据； 计算邻域范围内每一其他随访时刻的初始生理数据与参考生理数据之间的差异，作为第一差异；获得邻域范围内所有其他随访时刻对应第一差异的累加值，作为整体差异值； 获得每一异常随访时刻的异常可能性和整体差异值的乘积，并进行归一化，作为每一异常随访时刻的数据修正系数； 所述随访有效程度的获取方法包括： 对于每个患者的每一维度，基于异常可能性的获取方法对修正生理数据的变化趋势进行分析，获得每一随访时刻的异常修正可能性； 获得每一随访时刻的邻域范围内所有随访时刻的数量和异常随访时刻的数量之间的比值，作为局部有效系数； 根据每个患者在不同维度上每一随访时刻的异常修正可能性、以及局部有效系数获得每个患者在每一随访时刻的随访有效程度，异常修正可能性与随访有效程度呈负相关，局部有效系数与随访有效程度呈正相关； 所述病情关注程度的获取方法包括： 获得所有患者在实时随访时刻的随访有效程度的均值，作为随访平均有效程度； 对于每个患者，获得患者在最早随访时刻与实时随访时刻之间随访有效程度的比值，作为患者在实时随访时刻的相对关注程度； 计算患者在实时随访时刻的随访有效程度与随访平均有效程度之间的差值，作为程度差值；对患者在实时随访时刻的程度差值进行负相关映射，计算负相关映射结果和相对关注程度的乘积，作为患者在实时随访时刻的病情关注程度。

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