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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于手写识别的阿尔茨海默病风险预警方法、装置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：CN119230103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411122942.7，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于手写识别的阿尔茨海默病风险预警方法、装置及系统是由刘勇;王栋;乔函祺;迟航民;马铂凯设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于手写识别的阿尔茨海默病风险预警方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本申请提供基于手写识别的阿尔茨海默病风险预警方法、装置及系统，涉及健康信息处理技术领域，方法包括：在评测者手持蓝牙笔填纸质的诊断量表的过程中，自蓝牙笔实时接收手写识别数据；根据手写识别数据计算被测者的诊断量表分值并确定被测者的第一阿尔茨海默病患病风险等级；采用阿尔茨海默病风险预测模型确定被测者的第二阿尔茨海默病患病风险等级，并获取被测者的阿尔茨海默病风险预警结果数据。本申请能够适用于如老年人等不便使用电子量表的被测人群，并能够保证纸质量表数据处理的效率和自动化程度，能够有效提高阿尔茨海默病风险预警的准确性及可靠性，进而能够更好地实现针对被测者的阿尔茨海默病的辅助诊断。

本发明授权基于手写识别的阿尔茨海默病风险预警方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于手写识别的阿尔茨海默病风险预警方法，其特征在于，包括： 在评测者手持蓝牙笔填写用于辅助诊断被测者的阿尔茨海默病且设置有预设点阵码的诊断量表的过程中，自所述蓝牙笔实时接收各个手写识别数据，其中，每组所述手写识别数据中均包含有：所述蓝牙笔通过实时识别所述点阵码而确定的量表内容数据以及所述蓝牙笔实时记录的笔迹数据之间的对应关系；所述量表内容数据包括所述蓝牙笔当前接触的点阵码在所述诊断量表的页面、题号和页面区域信息； 根据所述评测者填写的所有所述诊断量表时产生的各个所述手写识别数据，计算所述被测者的诊断量表分值，并基于该诊断量表分值确定所述被测者对应的第一阿尔茨海默病患病风险等级； 以及，根据各个所述手写识别数据中的所述笔迹数据，采用预设的阿尔茨海默病风险预测模型确定所述被测者对应的第二阿尔茨海默病患病风险等级； 基于所述第一阿尔茨海默病患病风险等级和所述第二阿尔茨海默病患病风险等级获取所述被测者的阿尔茨海默病风险预警结果数据； 其中，所述根据所述评测者填写的所有所述诊断量表时产生的各个所述手写识别数据，计算所述被测者的诊断量表分值，并基于该诊断量表分值确定所述被测者对应的第一阿尔茨海默病患病风险等级，包括： 根据预设的各个所述诊断量表各自所属的测试任务类型，将所述测试任务类型为选择型测试任务的所述诊断量表对应的各个所述手写识别数据划分至选择型测试组，并将所述测试任务类型为绘图型测试任务的所述诊断量表对应的各个所述手写识别数据划分至绘图型测试组； 针对属于所述选择型测试任务的各个所述诊断量表对应的每个所述手写识别数据分别执行预设的候选框勾选判断步骤，以确定属于所述选择型测试任务的各个所述诊断量表中的每个被勾选的候选框的分值，并对属于所述选择型测试任务的各个所述诊断量表中的每个被勾选的候选框的分值进行汇总，以得到属于所述选择型测试任务的各个所述诊断量表各自对应的总分值，并对属于所述选择型测试任务的各个所述诊断量表对应的总分值进行汇总后得到所述被测者对应的选择型测试分值； 以及，基于所述绘图型测试组中的各个所述手写识别数据，获取属于所述绘图型测试任务的各个所述诊断量表对应的总分值，并对属于所述绘图型测试任务的各个所述诊断量表对应的总分值进行汇总后得到所述被测者对应的绘图型测试分值； 将所述被测者对应的选择型测试分值和所述绘图型测试分值确定为所述被测者的诊断量表分值，并自用于记录所述诊断量表分值与阿尔茨海默病患病风险等级之间对应关系的诊断标准数据中，根据所述被测者的诊断量表分值确定所述被测者对应的第一阿尔茨海默病患病风险等级。

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