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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于图神经网络的医疗ICD编码分类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：CN119474981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411589268.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于图神经网络的医疗ICD编码分类方法是由胡峰;杨星;于洪;苏祖强;代劲;刘璇;朱君豪;于政文设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的医疗ICD编码分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于医疗ICD自动编码领域，具体涉及一种基于图神经网络的医疗ICD编码分类方法，包括获取数据集并进行预处理得到文本向量矩阵；根据文本向量矩阵构建图结构，所述图结构包括节点特征矩阵和邻接矩阵；将图结构输入图神经网络模型输出预测ICD编码结果，采用基于交叉熵的多标签损失函数对模型进行训练；将待编码的病历数据输入训练好的图神经网络模型，得到预测ICD编码；本发明将医疗术语间的语义相似度、ICD编码间的层次距离和共现频率关系纳入图结构中，能够全面地捕捉词语及标签之间的复杂关系，更好地利用了ICD编码间的潜在关联性，增强了分类模型的上下文理解能力和准确性。

本发明授权一种基于图神经网络的医疗ICD编码分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的医疗ICD编码分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取数据集并进行预处理得到文本向量矩阵；所述数据集包括多条病历编码数据，每一条病历编码数据包括病情描述文本和标准编码集；所述标准编码集包括一个或一个以上的ICD编码； S2.根据文本向量矩阵构建图结构，所述图结构包括节点特征矩阵和邻接矩阵； 步骤S2包括： S21.定义节点：以文本向量矩阵中的每一文本作为一个节点，以文本向量作为节点的初始特征，得到节点特征矩阵； S22.定义语义权重：计算每两个节点间的语义相似度，若语义相似度大于语义阈值，则这两个节点间的语义权重为语义相似度，否则这两个节点间的语义权重为0； S23.定义层次权重：计算每两个节点对应的ICD编码间的层次距离，若层次距离大于距离阈值，则这两个节点间的层次权重为层次距离，否则这两个节点间的层次权重为0； S24.定义频率权重：计算每两个节点对应的ICD编码间的的共现频率，若共现频率大于频率阈值，则这两个节点间的频率权重为共现频率，否则这两个节点间的频率权重为0； S25.融合处理：将每两个节点间的语义权重、层次权重和频率权重进行加权融合，若融合结果大于0，则在这两个节点间连接一条边，且边权重为融合结果，最终得到邻接矩阵； S3.将图结构输入图神经网络模型输出预测ICD编码结果，采用基于交叉熵的多标签损失函数对模型进行训练； 图神经网络模型包括多个注意力图卷积层，第l个注意力图卷积层的处理过程包括： S31.以第l-1个注意力图卷积层的输出Hl作为第l个注意力图卷积层的输入，其中表示节点i在第l个注意力图卷积层的输入； S32.针对节点i在第l个注意力图卷积层的输入采用注意力机制进行邻居节点特征融合处理，得到节点i在第l个注意力图卷积层的更新特征表示从而得到第l个注意力图卷积层的输出Hl+1； S4.将待编码的病历数据输入训练好的图神经网络模型，得到预测ICD编码。

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