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龙图腾网获悉福州大学;福建医科大学附属第一医院;杭州半云科技有限公司申请的专利基于盒嵌入统一医学概念结构和语义的医疗诊断预测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：CN120376116B 。

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：202510863453.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于盒嵌入统一医学概念结构和语义的医疗诊断预测方法及系统是由檀彦超;占云飞;吕航;詹鹏翔;林志刚;陈细平设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于盒嵌入统一医学概念结构和语义的医疗诊断预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于盒嵌入统一医学概念结构和语义的医疗诊断预测方法及系统，所述方法具体包括：建模医学本体驱动的层次结构；建模患者病历驱动的层次结构；基于过往病历的信息对患者进行盒建模；使用患者盒结构和临床分类代码盒结构相交部分的体积量化二者的相似性，并根据相似性进行诊断预测。本发明可以实现更加准确的诊断预测。

本发明授权基于盒嵌入统一医学概念结构和语义的医疗诊断预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于盒嵌入统一医学概念结构和语义的医疗诊断预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、建模医学本体驱动的层次结构；盒嵌入将医学概念建模为高维超矩形，所述医学概念包括诊断和临床分类代码，每个盒结构的中心和偏移分别表示对应医学概念的语义含义和层级关系； S2、建模患者病历驱动的层次结构；基于医学本体驱动的层次结构建模，将患者的就诊信息表示为病历数据中的一组医学概念，包括诊断和临床分类代码，并自然形成层次结构Gv； S3、基于过往病历的信息对患者进行盒建模； S4、使用患者盒结构和临床分类代码盒结构相交部分的体积量化二者的相似性，并根据相似性进行诊断预测； 所述建模医学本体驱动的层次结构，具体包括以下步骤： S1.1、将每个盒结构的盒嵌入定义为其中分别表示第i个医学概念对应盒结构的中心嵌入和偏移嵌入，所述盒结构的中心嵌入和偏移嵌入均包括诊断嵌入和临床分类代码嵌入；R表示实数，dim表示嵌入的维度； S1.2、使用基于预训练语言模型的语义嵌入计算盒结构的中心；将诊断名称和临床分类代码名称作为输入通过预训练语言模型得到诊断嵌入ed和临床分类代码嵌入ec，将诊断嵌入ed和临床分类代码嵌入ec降低维度得到盒结构的中心嵌入 S1.3、通过图卷积机制使用医学本体知识计算盒结构的偏移；在医学本体驱动的层次结构图Gm＝Vm,Em中，Vm、Em分别表示医学概念集合和边集合，每个医学概念m∈Vm使用对应的盒结构的中心嵌入初始化后，采用关系感知的图卷积网络计算偏移嵌入 其中，和分别表示盒结构的诊断和临床分类代码偏移嵌入，AGG·是合并来自相邻概念的信息的聚合函数，Nd和Nc分别表示与诊断d和临床分类代码c相关的医学概念集，φ·,Wr函数将相邻概念与关系r结合，表示第n个与诊断d相邻概念对应盒结构的诊断中心嵌入，表示第s个与临床分类代码c相邻概念对应盒结构的诊断中心嵌入，Wr∈Rdim×dim是可学习的权重，r包含两种相邻概念类型的有向边； 所述建模患者病历驱动的层次结构，具体包括以下步骤： S2.1、将患者的某一次就诊记录嵌入表示为分别表示就诊记录中心嵌入和就诊记录偏移嵌入； S2.2、计算与当前就诊记录相关的每一医学概念的注意力评分αi： 其中MLPE表示用于建模相邻概念关系的多层感知器，表示第i个与当前就诊记录相关的医学概念的中心嵌入，表示与当前就诊记录相关的医学概念集合，j用于遍历表示第j个与当前就诊记录相关的医学概念的中心嵌入； S2.3、通过加权聚合与当前就诊记录相关的每一医学概念的中心嵌入计算就诊记录中心嵌入 S2.4、将就诊记录偏移嵌入定义为相关医学概念的最大偏移量： 其中表示中每个医学概念的偏移嵌入。

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