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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于数据挖掘的肿瘤护理评估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：CN120895248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511383705.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于数据挖掘的肿瘤护理评估方法及系统是由赵红艳;郭瑜洁设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据挖掘的肿瘤护理评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据挖掘技术领域，具体为一种基于数据挖掘的肿瘤护理评估方法及系统，包括以下步骤：基于肿瘤患者监护数据，提取时间同步数据片段，抽取护理行为记录并合并为联合护理行为组元，识别护理状态转移共性特征，验证异常指标和行为反应延迟，聚焦提取突变行为，筛选与状态波动关联记录，建立动态肿瘤护理关注序列。本发明中，通过精细化处理患者监护数据，确保生理监测数据的时间同步和标准化，提升数据的精确度与完整性，揭示两者关联，深入挖掘护理状态影响因素，为个性化护理方案提供支持，通过识别护理状态转移模式，准确评估护理效果，聚焦高风险行为，避免护理盲点，提升护理效率和效果，减少无效护理，实现高效资源利用。

本发明授权一种基于数据挖掘的肿瘤护理评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据挖掘的肿瘤护理评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于肿瘤患者日常监护数据，包括记录的心率、体温、呼吸频率的生理监测内容，提取连续记录中的时间同步数据片段，将每项数据根据患者身份编码进行分类，并汇总为多维列表，生成标准生理数据单元； S2：调用所述标准生理数据单元，同步抽取护理行为记录中的饮食、体力恢复、睡眠干扰，通过时间标签对齐的方式，比对两类数据记录之间的一致性，并合并到对应的患者数据结构中，得到联合护理行为组元； 所述联合护理行为组元的获取步骤具体为： S211：调用所述标准生理数据单元，提取护理行为记录中的饮食、体力恢复、睡眠干扰数据，与行为记录时间对齐，比对对应时间点的数据匹配情况，生成行为同步匹配标记量； S212：根据所述行为同步匹配标记量，筛选标记一致的时间节点，提取对应护理行为记录及生理数据行为值，通过行为类型分类聚合样本，得到匹配行为类别聚类值； S213：调用所述匹配行为类别聚类值，对饮食、体力恢复、睡眠干扰样本记录统一标识，按时间标签重新排序后，采用公式： ； 计算行为联合映射值，对时间标签下的差异化行为进行映射融合，得到联合护理行为组元；其中，表示行为联合映射值，代表行为频次值，代表生理指标匹配数量，为行为间隔密度，代表时间点下行为标签波动数量，为行为时间点总数； S3：基于所述联合护理行为组元，结合体征连续波动段、异常行为标记、护理反应事件轨迹，识别患者护理状态转移中的共性模式特征，评估并归类状态变更节点，获取护理状态分布图谱； S4：根据所述护理状态分布图谱，调取存在转移频次突变的标签片段，交叉验证监测指标异常幅度簇、行为反应延迟簇的群组特征，通过频次和时间跨度联合排序，对突变行为进行聚焦提取，形成高敏护理特征簇组； 所述高敏护理特征簇组的获取步骤具体为： S411：根据所述护理状态分布图谱，调取转移频次突变标签片段，提取对应的异常幅度值簇与反应延迟值簇，判断片段中的群组分布，识别集中度指标，得到突变群组集中度值； S412：调用所述突变群组集中度值，结合片段中的频次排名与跨度排序，对群组特征进行联合排序，提取排序前位特征集合，采用公式： ； 计算联合排序评分值，通过评分结果定位突变行为模式，形成高敏护理特征簇组； 其中，表示联合排序评分值，为第类排序群组的频次排名值，为第类排序群组的时间跨度排序值，为第类排序群组在标签片段内的平均持续长度，为第类排序群组内异常波动强度，为排序群组总数； S5：基于所述高敏护理特征簇组，筛选与状态波动高度关联的记录项，根据风险事件的关联程度进行排序，比较同周期内额外项的表现频率和变动幅度后，调整优先级权重，建立动态肿瘤护理关注序列； 所述动态肿瘤护理关注序列包括状态波动关联项、风险关联排序、表现频率、变动幅度、优先级调整权重。

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