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龙图腾网获悉中山大学附属第三医院申请的专利一种用于围手术期患者会诊意见的自动化生成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：CN119943393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510029062.3，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种用于围手术期患者会诊意见的自动化生成方法是由陈潮金;姚伟锋;黑子清;罗刚健;葛缅;李响;李思蓓;杨基荣设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于围手术期患者会诊意见的自动化生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于围手术期患者会诊意见的自动化生成方法，包括：利用自然语言处理技术从电子病历中提取关键患者指标；对关键患者指标进行清洗和标准化处理，以确保数据格式一致性，得到预处理指标数据；将预处理指标数据映射到标准化的风险评估量表的参数格式，得到结构化患者数据；调用多种已临床验证的风险评估量表对所述结构化患者数据进行评估，并根据评估结果生成综合风险评估分数；根据综合风险评估分数对患者的综合风险进行分类，得到综合风险评估结果；利用生成式大语言模型将综合风险评估结果转化为会诊意见文本。本发明通过结合自然语言处理、机器学习和生成式大语言模型，显著提升了围手术期患者风险评估和会诊意见生成的效率和准确性。

本发明授权一种用于围手术期患者会诊意见的自动化生成方法在权利要求书中公布了：1.一种用于围手术期患者会诊意见的自动化生成方法，其特征在于，包括： 利用自然语言处理技术从电子病历中提取关键患者指标； 对所述关键患者指标进行清洗和标准化处理，以确保数据格式一致性，得到预处理指标数据； 将所述预处理指标数据映射到标准化的风险评估量表的参数格式，得到结构化患者数据； 调用多种已经过临床验证的风险评估量表对所述结构化患者数据进行评估，并根据评估结果生成综合风险评估分数； 基于机器学习算法，根据所述综合风险评估分数对患者的综合风险进行危险分层，得到综合风险评估结果； 利用生成式大语言模型将所述综合风险评估结果转化为规范化的会诊意见文本； 利用自然语言处理技术从电子病历中提取关键患者指标，包括： 将所述电子病历中的自由文本分割为单词； 为每个所述单词标注词性； 使用医学领域的命名实体识别模型识别所述自由文本中的医学实体，并将所述单词还原为词根形式； 对所述自由文本中的词根形式进行文本分类，得到分类数据； 使用训练好的命名实体识别模型提取所述分类数据中的所述关键患者指标； 对所述自由文本中的词根形式进行文本分类，得到分类数据，包括： 将所述自由文本中的词根形式输入到文本上下文关系特征提取层，提取出上下文关系特征信息； 将所述自由文本中的词根形式输入到全局特征提取层，提取出全局特征信息； 将所述上下文关系特征信息和所述全局特征信息进行融合，得到融合文本特征； 利用所述融合文本特征构建损失函数； 不断优化所述损失函数得到文本分类模型； 利用所述文本分类模型完成文本分类，得到所述分类数据； 基于机器学习算法，根据所述综合风险评估分数对患者的综合风险进行危险分层，得到综合风险评估结果，包括： 获取预设的综合风险评估分数据集； 构建初始神经网络深度学习模型； 根据所述综合风险评估分数据集对所述初始神经网络深度学习模型进行训练，得到训练好的分类器； 在所述分类器后连接训练好的LSTM神经网络，得到综合风险分类模型； 将所述综合风险评估分数输入至所述综合风险分类模型中，得到所述综合风险评估结果。

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中山大学附属第三医院，其通讯地址为：510630 广东省广州市天河区天河路600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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