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龙图腾网获悉浙江大学医学院附属第一医院(浙江省第一医院)申请的专利一种智能护理记录生成方法及装置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：CN120542403B 。

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：202511029992.5，技术领域涉及：G06F40/186；该发明授权一种智能护理记录生成方法及装置是由赵惠英;周喜乐;谢琼设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能护理记录生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能护理记录生成方法及装置，包括：获取护理语音数据后，经降噪和声音增强处理得到预处理语音流；采用融合ECAPA‑TDNN与x矢量的语音识别技术，从中识别医疗专业术语，生成文本转录结果；结合独立于说话人模型及说话人条件模型，从预处理语音流和转录结果中识别目标护理人员语音，得到其语音转录文本；利用多模态自监督学习模型与分层CNN‑BiLSTM框架，对该文本进行语音分析和结构化处理，获得带临床语义特征的结构化文本；结合医疗本体知识库提取关键临床信息，得到护理记录要素集；基于护理记录要素集，自动生成符合规范的护理记录。本发明实现了从护理语音到标准化护理记录的自动生成，提高了医疗护理记录的效率和准确性。

本发明授权一种智能护理记录生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种智能护理记录生成方法，其特征在于，包括： 获取护理语音数据，对所述护理语音数据进行降噪和声音增强处理，得到预处理后的护理语音数据流； 基于所述预处理后的护理语音数据流，采用融合ECAPA-TDNN和x矢量的语音识别技术进行医疗专业术语识别，得到文本转录结果； 对所述预处理后的护理语音数据流和所述文本转录结果，通过结合独立于说话人模型和说话人条件模型的技术识别目标护理人员语音，得到目标说话人语音转录文本； 基于所述目标说话人语音转录文本，利用多模态自监督学习模型与分层CNN-BiLSTM框架进行语音分析和结构化处理，得到带有临床语义特征的结构化文本； 基于所述带有临床语义特征的结构化文本，结合医疗本体知识库通过深度学习关键信息抽取算法提取护理记录中的关键临床信息，得到标准化的护理记录要素集； 基于所述标准化的护理记录要素集，通过模板生成算法自动生成符合护理规范的护理记录文档，得到标准化护理记录； 其中，所述采用融合ECAPA-TDNN和x矢量的语音识别技术进行医疗专业术语识别，得到文本转录结果，包括： 基于所述预处理后的护理语音数据流，采用ECAPA-TDNN网络提取语音特征并构建医疗专业术语优化的语音识别模型，得到初步语音特征表示； 接收所述初步语音特征表示，融合ECAPA-TDNN和x矢量扬声器表示技术通过对比学习方法建立说话人身份与语音内容的解耦表示，得到具有说话人信息的增强语音特征； 基于所述具有说话人信息的增强语音特征，应用针对医疗术语库优化的注意力机制Transformer模型执行语音到文本转换，得到所述文本转录结果。

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浙江大学医学院附属第一医院(浙江省第一医院)，其通讯地址为：311100 浙江省杭州市余杭区文一西路1367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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