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龙图腾网获悉北方健康医疗大数据科技有限公司申请的专利电子病历文本分类模型训练方法、装置、电子设备及介质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：CN117290509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311454903.2，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权电子病历文本分类模型训练方法、装置、电子设备及介质是由刘晶设计研发完成，并于2023-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本电子病历文本分类模型训练方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种电子病历文本分类模型训练方法、装置、电子设备及介质，属于计算机技术领域，该方法包括：在新增的电子病历文本数据集的聚类结果不为多个类簇中的一个类簇的情况下，基于不为多个类簇中的一个类簇的电子病历文本数据集，对第一分类模型进行多次迭代训练；在迭代训练的次数达到迭代次数阈值且每次迭代训练中的模型训练指标正常的情况下，获取多次迭代训练中最后一次迭代训练得到的第二分类模型；在第二分类模型的模型性能指标优于第一分类模型的情况下，将第一分类模型更新为第二分类模型。本发明提供的电子病历文本分类模型训练方法，可以提高分类模型的可迁移性和适用性，进而提高电子病历文本分类的准确性。

本发明授权电子病历文本分类模型训练方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电子病历文本分类模型训练方法，其特征在于，包括： 在基于爬虫程序或大数据获取的与疾病相关的网络文本内容中，筛选和第一电子病历文本数据集包含的文本内容的相似度大于或等于相似度阈值的文本信息，构建网络文本数据集； 基于目标关键信息和预设电子病历模板，生成扩展电子病历文本数据集，所述目标关键信息基于所述第一电子病历文本数据集确定，其中，所述目标关键信息包括疾病类型与患者年龄之间的关联关系、疾病症状和患者所处环境之间的关联关系、治疗手段与疾病类型之间的关联关系以及诊断依据与疾病类型之间的关联关系； 将所述第一电子病历文本数据集和所述扩展电子病历文本数据集进行K-Means聚类处理，得到多个类簇的电子病历文本数据； 在新增的电子病历文本数据集的聚类结果不为所述多个类簇中的一个类簇的情况下，基于所述不为所述多个类簇中的一个类簇的电子病历文本数据集，对第一分类模型进行多次迭代训练；其中，所述第一分类模型基于所述第一电子病历文本数据集训练得到； 在迭代训练的次数达到迭代次数阈值且每次迭代训练中的模型训练指标正常的情况下，获取所述多次迭代训练中最后一次迭代训练得到的第二分类模型； 在所述第二分类模型的模型性能指标优于所述第一分类模型的情况下，将所述第一分类模型更新为所述第二分类模型，所述第二分类模型用于对待分类电子病历文本进行文本分类。

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