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龙图腾网获悉湖南和信安华区块链科技有限公司申请的专利一种基于便携机器人的智能电子病历生成方法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：CN120633608B 。

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：202511096060.2，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权一种基于便携机器人的智能电子病历生成方法是由冯武;于翠楠;刘华安设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于便携机器人的智能电子病历生成方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于便携机器人的智能电子病历生成方法，包括：首先从ICD‑11术语库及实时数据及实时数据构建医疗知识图谱并生成标准化实体关系集合，利用图嵌入算法生成支持语义推理的知识向量；然后通过医疗语音模型将医患对话音频转为结构化文本，结合知识向量匹配图谱实体生成语义标注数据；当匹配度超过动态阈值时，自动转换为HL7FHIR标准数据，在自动校验与现有图谱的兼容性后，最终通过模板对齐和API适配完成电子病历同步更新。本申请实现了从非结构化对话到标准化电子病历的自动化转换，提高了医疗数据的质量和利用效率。

本发明授权一种基于便携机器人的智能电子病历生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于便携机器人的智能电子病历生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S101，所述便携机器人从ICD-11术语库及实时数据获取实体及关系数据，构建包含实体和关系的医疗知识图谱并生成标准化实体关系集合； S102，基于所述标准化实体关系集合生成支持语义推理的知识表示向量； S103，获取医患对话音频信号，采用预训练医疗语音模型，按预设音频采样频率进行转录，得到转录文本； S104，针对所述转录文本，进行分词处理，结合对话角色标注识别医生和患者发言，生成结构化对话文本； S105，针对所述结构化对话文本，采用基于知识表示向量的自然语言处理模型，匹配医疗知识图谱中的实体和关系，生成语义标注数据； S106，若所述语义标注数据与所述医疗知识图谱的匹配度超过动态阈值调整后的预设阈值，将语义标注数据转换为HL7FHIR标准的结构化医疗数据； S107，获取电子病历模板，采用API适配技术将所述结构化医疗数据与所述电子病历模板对齐，生成可导入的对接准备数据，然后基于所述对接准备数据完成电子病历同步更新，得到更新后的电子病历数据； 所述步骤S102，包括： 从所述标准化实体关系集合获取结构化数据，确定关系集合的拓扑结构； 采用图嵌入算法，针对拓扑结构生成低维向量表示，得到节点和关系的向量表示； 若所述向量表示的维度高于预设阈值，则通过数据降维技术调整向量表示，获得优化后的低维向量表示，其中，所述预设阈值通过动态调整实现根据不同医疗场景动态调整； 根据优化后的低维向量表示，构建向量空间映射，得到语义一致的向量表示； 针对语义一致的向量表示，执行推理逻辑一致性校验，确定知识表示向量的逻辑完整性； 通过向量表示质量评估，获取知识表示向量的性能指标，判断向量支持语义推理的能力，若性能指标满足预设阈值，则输出最终知识表示向量，完成支持语义推理的向量生成； 所述步骤S105，包括： 基于所述结构化对话文本，通过自然语言处理模型进行分词和句法分析，得到所述结构化对话文本的语义单元序列； 利用知识表示向量模型将语义单元序列转换为语义向量，生成所述结构化对话文本的语义向量集； 基于所述医疗知识图谱，匹配语义向量集中的实体，若向量相似度超过预设阈值，则生成实体匹配结果； 针对实体匹配结果，提取知识图谱中的关系，若关系向量与语义向量集的关联度超过预设阈值，则生成关系抽取结果； 根据实体匹配结果和关系抽取结果，生成包含实体和关系的语义标注数据； 通过精度评估指标，计算实体匹配精度和关系抽取准确率，得到评估结果，基于所述评估结果优化自然语言处理模型的参数，得到优化后的语义标注数据。

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