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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于人工智能的护理风险预测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：CN120708852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511199131.1，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权一种基于人工智能的护理风险预测系统是由乔建红;李如月;毛瑞娜;杨娟设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的护理风险预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的护理风险预测系统，包括护理信息采集模块、邻域累加风险构建模块、护理风险响应模块、目标设计模块、动态风险增量映射模块、模型训练模块和护理风险预测模块。本发明属于风险预测领域，具体是指一种基于人工智能的护理风险预测系统，本方案通过指数衰减加权累积体现风险时效性，通过均值邻域累加平滑量化累积护理风险，引入非线性映射和时距敏感核，捕捉护理信息的非线性交互；通过均值邻域累加值增强动态风险捕捉，提高对瞬时高波动的敏感度；通过基于阈值豁免函数过滤轻微护理波动；引入事件关联加权，对伴随急性事件强化，通过风险发展系数量化风险增量，进而提高护理风险预测可靠性。

本发明授权一种基于人工智能的护理风险预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的护理风险预测系统，其特征在于：系统包括护理信息采集模块、邻域累加风险构建模块、护理风险响应模块、目标设计模块、动态风险增量映射模块、模型训练模块和护理风险预测模块； 所述护理信息采集模块获取患者护理信息，将量化指标设为影响因素序列； 所述邻域累加风险构建模块通过指数衰减加权累积生成累积风险序列与累积指标，构造均值邻域累加风险值； 所述护理风险响应模块引入时距敏感核处理构建护理风险响应函数； 所述目标设计模块构建含事件关联加权的正则化风险损失目标，并得到风险发展系数； 所述动态风险增量映射模块基于风险发展系数，通过核化响应函数与逆累加生成即时风险评分预测值； 所述模型训练模块以患者护理信息为数据集，将护理风险响应模块、目标设计模块和动态风险增量映射模块作为护理风险预测模型，进行模型建立； 所述护理风险预测模块基于建立完成的护理风险预测模型对实时患者护理信息进行护理风险预测； 所述护理风险响应模块构建护理风险响应函数，表示为：；；其中，d是风险发展系数；B是权重参数向量，对应第u类累积指标经过非线性映射之后的影响强度；d和B未知；T是矩阵转置；是累积风险指标向量；是非线性映射，引入时距敏感核，表示为：；A和R是辅助向量；和是核宽参数；和是A和R所在护理评估与上次护理评估的时间间隔；和分别是对应次数护理评估日第2类和第N类累积风险指标；是对应次数护理评估时的风险评分；是对应次数评估时的均值邻域累加风险值，k是护理次数。

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