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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于层级特征优化和预测校正的自动ICD编码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：CN119598976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411694167.2，技术领域涉及：G06F40/126；该发明授权基于层级特征优化和预测校正的自动ICD编码方法及系统是由管红娇;梁镇鹏;鹿文鹏;张维玉;赵龙;郑超群;姜燕;贾瑞祥设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层级特征优化和预测校正的自动ICD编码方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于层级特征优化和预测校正的自动ICD编码方法及系统，涉及自然语言处理技术领域，将当前电子病历文本输入至预先训练好的自动ICD编码模型进行编码，得到对应的ICD编码。自动ICD编码模型包括依次按照顺序连接的文本表示模块、编码表示模块、同义词融合注意力模块、初始预测模块和预测校正模块；文本表示模块使用级联卷积网络对输入的病历文本特征进行处理，同义词融合注意力模块引入同义词融合注意力来使ICD编码同义词描述与电子病历文本深度语义表示进行交互，还引入基于掩码自编码器的预测校正模块，能够对初始预测结果进行优化，重新排序并选择最符合语义和依赖关系的编码组合，从而提高预测的准确性，提高编码效率，解决自动ICD编码问题。

本发明授权基于层级特征优化和预测校正的自动ICD编码方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于层级特征优化和预测校正的自动ICD编码方法，其特征在于，包括： 获取当前电子病历文本，将所述电子病历文本输入至预先训练好的自动ICD编码模型进行编码，得到对应的ICD编码； 所述自动ICD编码模型包括依次按照顺序连接的文本表示模块、编码表示模块、同义词融合注意力模块、初始预测模块和预测校正模块； 所述文本表示模块接收所述电子病历文本，对其进行嵌入表示、优化和编码，得到电子病历文本深度语义表示并输入至同义词融合注意力模块；所述编码表示模块基于全部ICD编码查找同义词并提取其语义表示，得到编码同义词语义表示并输入至同义词融合注意力模块； 所述同义词融合注意力模块对电子病历文本深度语义表示和编码同义词语义表示进行语义上的交互和融合，得到编码融合文本表示并输入至初始预测模块，还基于编码同义词语义表示得到编码融合表示输入至初始预测模块； 所述初始预测模块基于编码融合文本表示和编码融合表示的相似度分数得到初始预测结果，并将相似度分数和初始预测结果输入至预测校正模块； 所述预测校正模块基于相似度分数和初始预测结果得到候选编码集合和其对应的原始预测分数，将候选码集合输入至预先训练好的掩码自编码器中，输出候选码集合的重排序分数；基于重排序分数和原始预测分数得到综合分数，进而得到最终预测的ICD编码。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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