买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安医学院第一附属医院申请的专利一种利用皮肤电子病历的不良药物反应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：CN120048549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510518615.1，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种利用皮肤电子病历的不良药物反应预测系统是由白瑶;初盈吟设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用皮肤电子病历的不良药物反应预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗信息技术领域，具体涉及一种利用皮肤电子病历的不良药物反应预测系统，该系统通过获取若干位历史患者的皮肤电子病历，通过对皮肤电子病历进行分析，确定每项特征的基本关联度及其有效系数，进而确定每项特征的关联程度，基于该关联程度，确定利用历史患者的皮肤电子病历训练得到的若干决策树的参考权重；将待预测患者的皮肤电子病历输入到若干决策树中，利用参考权重对决策树的输出结果进行加权，从而得到待预测患者出现不良药物反应的预测结果。本发明通过自适应确定决策树的参考权重，提高了待预测患者出现不良药物反应的预测准确性。

本发明授权一种利用皮肤电子病历的不良药物反应预测系统在权利要求书中公布了：1.一种利用皮肤电子病历的不良药物反应预测系统，其特征在于，所述系统包括： 数据获取模块，用于获取若干位历史患者的皮肤电子病历，所述皮肤电子病历中包括诊断信息，部分所述皮肤电子病历中还包括复诊信息，所述诊断信息和所述复诊信息中包括各项特征的出现情况和患者出现不良药物反应的情况，所述各项特征包括患者症状和治疗方案中使用的药物成分； 基本关联度获取模块，用于对所有历史患者的所述诊断信息中每项特征的出现情况和患者出现不良药物反应的情况进行统计，并结合同一历史患者的所述诊断信息和所述复诊信息中每项特征的出现情况差异以及患者出现不良药物反应的情况差异，确定每项特征的基本关联度； 有效系数获取模块，用于利用所述历史患者的皮肤电子病历训练若干决策树，根据在所述决策树中目标项特征对父节点划分前后患者出现不良药物反应的历史患者的分布情况，以及每项特征所划分父节点在所述决策树中的层数，确定每项特征的基本关联度的有效系数； 关联程度获取模块，用于根据每项特征的基本关联度及其有效系数，确定每项特征的关联程度； 权重获取模块，用于根据所述决策树中所包含所有项特征的所述关联程度，确定所述决策树的参考权重； 预测模块，用于将待预测患者的皮肤电子病历输入到所述若干决策树中，利用所述参考权重对所述决策树的输出结果进行加权，从而得到待预测患者出现不良药物反应的预测结果； 所述基本关联度获取模块包括： 频率差异获取单元，用于对所有历史患者的所述诊断信息中目标项特征的出现情况和患者出现不良药物反应的情况进行统计，确定目标项特征的频率差异，所述频率差异反映了所述目标项特征出现与否时患者出现不良药物反应的频率差异； 变化系数获取单元，用于根据同一历史患者的皮肤电子病历中所述诊断信息和所述复诊信息中目标项特征是否出现存在差异，且患者不良药物反应是否出现也存在差异的历史患者的总数量，确定目标项特征的变化系数； 基本关联度获取单元，用于根据目标项特征的频率差异与其他项特征的频率差异之间的差异大小，以及目标项特征的变化系数，确定目标项特征的基本关联度； 所述有效系数获取模块包括： 划分评价获取单元，用于根据在所述决策树中目标项特征对父节点划分后得到的每对兄弟节点与所述父节点中患者出现不良药物反应的历史患者占比之间的差异，以及所述每对兄弟节点中各兄弟节点中患者出现不良药物反应的历史患者占比之间的差异，确定目标项特征对所述决策树的划分评价； 划分效率获取单元，用于根据目标项特征对所述决策树的划分评价以及目标项特征所划分父节点在所述决策树中的层数，确定目标项特征的划分效率； 有效系数获取单元，用于根据目标项特征的划分效率与其他项特征的划分效率之间的差异，确定目标项特征的基本关联度的有效系数。

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西安医学院第一附属医院，其通讯地址为：710077 陕西省西安市西郊沣镐西路48号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。