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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利基于人工智能的临床试验患者筛选与动态随访管理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：CN120280070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510774938.7，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权基于人工智能的临床试验患者筛选与动态随访管理方法是由栾哲;孙刚;王淑芳;王婧;彭疏篁;刘涵菲;赵纪伟;陈怡;吴俊嶺;张瀚文;赵志壮;杨馥萌;张霖蔚设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的临床试验患者筛选与动态随访管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗信息技术领域，具体为基于人工智能的临床试验患者筛选与动态随访管理方法，包括以下步骤：采集并标准化入院、检查、用药与影像数据，映射试验条目形成关联健康数据，比对入组标准筛选初筛合格患者，提取医疗单位与患者分布标记差异人群，分析生理数据波动趋势，调整随访顺序生成动态管理计划。本发明中，通过采集结构化健康信息并映射试验条目，实现精准筛选与同步节奏控制，分析患者与医疗单位分布，识别差异群体，优化资源配置，生理数据构建时间序列并计算差值，捕捉健康波动趋势。结合随访节点调整时间安排，提升执行效率，多环节协同增强患者管理响应速度与数据处理完整性。

本发明授权基于人工智能的临床试验患者筛选与动态随访管理方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的临床试验患者筛选与动态随访管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：在医疗数据网络中部署数据采集通道，采集入院信息、检查记录、用药和影像数据，提取关键信息生成统一格式数据表，映射试验条目，得到试验关联健康数据； S2：基于所述试验关联健康数据，与入组标准比对，筛选出与标准匹配的记录，计算相邻记录的时间间距均值，调整数据更新节奏，得到人工智能初筛合格患者组； S3：基于所述人工智能初筛合格患者组，提取关联医疗单位及患者数量，计算记录差值并分类，标记分布差异人群，得到动态随访管理监控名单； S4：基于所述动态随访管理监控名单，提取患者连续记录的生理数据，按时间排序构建序列，计算相邻差值，识别连续变动片段，建立分析标签，得到动态监测人群的健康波动趋势； S5：基于所述动态监测人群的健康波动趋势，查找随访安排对应时间节点，识别时间重叠与错位并调整顺序，整理为更新项，生成人工智能驱动的患者动态管理计划； 动态监测人群的健康波动趋势的具体步骤为： S401：基于所述动态随访管理监控名单，提取每位患者的体温、血糖与血压数据，按时间顺序对数据进行排序，生成排序后的数据序列； S402：基于所述排序后的数据序列，计算相邻记录之间的数值差值，获取每日的变动量，并根据变动值标注每日数据的变化方向，识别多日保持一致趋势的记录，生成变动趋势方向数据； S403：基于所述变动趋势方向数据，筛选多日中呈现一致变动趋势的记录，将明显趋势特征的记录标记为波动异常并汇总，得到动态监测人群的健康波动趋势； S1的具体步骤为： S101：在医疗数据网络中部署数据采集通道，采集病案、检验、影像与入院记录、检查项目、影像描述和药品信息，统一字段格式，进行字段映射并规范化数据类型，得到统一字段表； S102：基于所述统一字段表中的字段项进行结构分析与内容识别，筛选字段记录，计算字段完整度，并通过设定阈值对不符合要求的记录进行剔除，得到结构字段标准记录； S103：基于所述结构字段标准记录，将记录字段与试验设计要求进行匹配，对符合要求的字段进行比对并建立映射关系，结合动态随访管理节点评估，筛选符合试验要求的记录，得到试验关联健康数据； S2的具体步骤为： S201：基于所述试验关联健康数据，按照预设的入组标准对每个字段进行逐项比对，并记录与标准内容相一致的字段特征，生成字段匹配统计结果； S202：基于所述字段匹配统计结果，对符合入组标准的记录按接收时间进行排序，计算相邻记录的接收时间间隔，得到每两条记录间的时间差，生成记录时间间隔均值； S203：基于所述记录时间间隔均值，调整数据批次更新的同步节奏，计算数据更新频率，并根据更新频率进行批次分配，将符合入组标准的患者记录纳入更新队列，生成人工智能初筛合格患者组； 所述数据更新频率的计算公式具体为： ； 其中，代表数据更新频率，代表第i条记录的接收时间，代表第i条与上一次记录的差值，代表记录总数，代表相邻记录之间的时间差，代表与上一次记录的差值绝对值。

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