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龙图腾网获悉青岛思拓新源细胞医学有限公司申请的专利一种基于深度学习的医疗大数据智能分析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：CN120108703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510215059.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于深度学习的医疗大数据智能分析方法及系统是由徐亮;陈守强;部帅;毕思玲;张梦贺;陈莹;邢钰尉设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的医疗大数据智能分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗大数据智能分析技术领域，公开了一种基于深度学习的医疗大数据智能分析方法及系统，包括：获取患者影像数据、病例文本数据和穿戴设备监测数据，进行预处理，对各模态数据进行标准化编码。计算各模态数据的动态权重，合成多级融合权重。结合融合权重和患者临床状态参数，构建模态价值‑临床紧急度双因素资源决策模型，得到优先级评分。根据优先级评分，将患者分为不同的紧急处理等级，提出不同处理策略。本发明模型在多种临床场景下都能够保持高效的预测能力，提升了临床决策的准确性，使得医院的资源分配更加科学、合理。在急诊环境中，患者实时优先级评定能够显著提高急诊处理的效率，减少等待时间，提升患者生存率和治疗效果。

本发明授权一种基于深度学习的医疗大数据智能分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的医疗大数据智能分析方法，其特征在于，包括： 获取患者影像数据、病例文本数据和穿戴设备监测数据，进行预处理，对各模态数据进行标准化编码； 计算各模态数据的动态权重，合成多级融合权重； 结合融合权重和患者临床状态参数，构建模态价值-临床紧急度双因素资源决策模型，得到优先级评分； 根据优先级评分，将患者分为不同的紧急处理等级，提出不同处理策略； 所述计算各模态数据的动态权重包括，初始化每个模态的权重，并利用贝叶斯优化算法对其进行迭代更新，表示为： 其中，表示第i个模态在时间t的动态权重，表示最终多模态特征向量，表示第i个模态的初始参数，表示当前时间； 为进一步提升动态权重的准确性，引入加权最小二乘法，根据每个模态数据的质量对动态权重进行精细化调整，优化后的权重表示为： 其中，n表示模态数量，表示第i个模态的标准差，表示该模态对最终决策的相对贡献程度；表示第j个患者在时间t的多模态特征向量，表示基于预测模型对第i个模态在时间t的预估特征向量； 所述合成多级融合权重包括，在得到各模态的动态权重后进行归一化处理，使用加权平均法来融合不同模态的特征，表示为： 其中，表示第i个模态的归一化权重； 基于归一化后的权重，将各模态的特征进行加权融合，得到融合后的多模态特征向量，多模态融合的过程表示为： 其中，表示融合后的多模态特征向量，表示第i个模态在时间t的原始向量。

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青岛思拓新源细胞医学有限公司，其通讯地址为：266109 山东省青岛市城阳区高新区广博路17号MAX商务红湾15号楼202户；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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