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龙图腾网获悉广东医通软件有限公司申请的专利一种基于人工智能优化医疗决策的方法及其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：CN120260789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510337265.9，技术领域涉及：G16H20/00；该发明授权一种基于人工智能优化医疗决策的方法及其系统是由李媛婷;苏志雄;徐锦宏设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能优化医疗决策的方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能优化医疗决策的方法及其系统，该方法包括：获取多模态医疗数据；多模态医疗数据包括结构化数据、非结构化数据和时间序列数据；基于结构化数据、非结构化数据和时间序列数据之间的因果关系，确定初始因果张量；初始因果张量为三阶张量，三阶张量的维度分别表示为数据模态数量、变量数量和时间步长；对初始因果张量进行低秩张量分解，得到关键因果模式，并基于患者的病情动态变化结合关键因果模式更新初始因果张量，得到当前因果张量；基于强化学习对当前因果张量进行决策优化，得到优化医疗策略。本发明解决了难以全面准确地进行医疗决策的问题，提高了医疗策略的准确性。

本发明授权一种基于人工智能优化医疗决策的方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能优化医疗决策的方法，其特征在于，包括： 获取多模态医疗数据；所述多模态医疗数据包括结构化数据、非结构化数据和时间序列数据；所述结构化数据包括患者的基本信息、诊断结果、生命体征数据和检验检查结果；所述非结构化数据包括医学影像数据、病历文本数据；所述时间序列数据包括定时或定期采集的患者的生命体征数据； 基于所述结构化数据、所述非结构化数据和所述时间序列数据之间的因果关系，确定初始因果张量；所述初始因果张量为三阶张量，三阶张量的维度分别表示为数据模态数量、变量数量和时间步长； 对所述初始因果张量进行低秩张量分解，得到关键因果模式，并基于患者的病情动态变化结合所述关键因果模式更新所述初始因果张量，得到当前因果张量；包括：基于所述病情动态变化状态分析所述关键因果模式中各变量之间的因果流向，得到因果流分析结果； 基于所述病情动态变化的速度和趋势，确定用于因果流向分析的时间窗口； 基于传递熵函数对所述因果流分析结果进行强度计算处理，得到因果流强度； 基于所述因果流强度和所述时间窗口对初始因果张量进行更新，得到更新后的因果张量； 对所述更新后的因果张量进行低秩重构，得到所述当前因果张量； 基于强化学习对所述当前因果张量进行决策优化，得到优化医疗策略；包括： 基于所述当前因果张量与预设临床干预动作集的关联性，确定状态转移概率； 将所述当前因果张量作为状态空间，并基于患者的生理指标范围和疾病严重程度对所述状态空间进行划分，得到多个子空间； 对患者的实时状态和病情变化趋势进行分析，确定每个子空间中的因果分配权重； 基于所述因果分配权重、所述状态转移概率、所述多个子空间、所述预设临床干预动作集和预设综合目标奖励函数构建马可夫决策过程，并对所述马可夫决策过程进行分析处理，得到优化医疗策略。

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