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龙图腾网获悉江苏智先生信息科技有限公司申请的专利一种基于多源数据的慢性肾脏病智能随访管理系统及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：CN120809249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511314349.7，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于多源数据的慢性肾脏病智能随访管理系统及方法是由陈再精;郑晓峰;李蕊;程辉设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的慢性肾脏病智能随访管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗信息技术领域，公开了一种基于多源数据的慢性肾脏病智能随访管理系统及方法。该方法通过采集患者的电子健康记录、实时可穿戴设备监测数据及患者主动反馈信息，形成多源异构数据集。利用深度学习模型，结合时序数据分析与跨模态特征对齐模块，实现多源数据协同分析，精准评估患者肾脏功能状态。根据评估结果与患者个体差异，动态生成个性化随访策略，包括随访周期、必检项目及风险干预优先级。系统自动执行随访任务，实时追踪执行状态并反馈至评估模型，形成闭环迭代优化，显著提高慢性肾脏病管理效率。

本发明授权一种基于多源数据的慢性肾脏病智能随访管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的慢性肾脏病智能随访管理方法，其特征在于，所述方法包括： 采集患者的电子健康记录、实时可穿戴设备监测数据及患者主动反馈信息，形成多源异构数据集； 所述患者主动反馈信息包括症状描述和用药记录； 基于所述多源异构数据集，利用深度学习模型评估患者当前肾脏功能状态，所述深度学习模型通过时序数据分析模块与跨模态特征对齐模块实现多源数据协同分析； 所述时序数据分析模块实现时序数据分析的步骤具体包括： 构建由双向长短期记忆网络与时间卷积网络组成的混合架构，提取电子健康记录中的时序特征； 双向长短期记忆网络捕获长期依赖关系，时间卷积网络则通过膨胀卷积核提取局部时序模式； 通过滑动窗口机制分割实时可穿戴设备监测数据流； 引入自注意力机制对时序特征进行加权聚合，生成表征肾脏功能动态演变的状态向量； 所述状态向量用于量化肾功能衰退速率及急性发作风险概率； 所述跨模态特征对齐模块实现跨模态特征对齐的步骤具体包括： 采用基于交叉注意力机制的特征交互层，将时序数据分析模块输出的状态向量与患者主动反馈信息进行特征对齐； 通过可学习的权重分配矩阵计算电子健康记录、实时可穿戴设备监测数据及患者主动反馈信息三类模态的语义关联度； 采用特征映射层将异构数据投影至统一隐空间，消除多源数据的尺度差异； 所述跨模态特征对齐模块部署多模态融合策略，采用门控机制动态调整各模态特征对风险评估的贡献权重； 结合原型对比学习算法，在隐空间中构建患者状态的原型簇，通过最小化同类患者的多模态特征距离与最大化异类患者特征距离，增强跨模态表征的一致性； 所述深度学习模型具体实现为： 以时序数据分析模块为特征提取引擎，跨模态特征对齐模块通过多模态融合策略实现特征协同优化，构建端到端的图神经网络架构； 通过图节点嵌入患者的多源异构数据，利用图边连接历史病例，实现基于图推理的肾脏功能状态评估； 所述肾脏功能状态评估结果包括：量化肾功能衰退速率的动态指标、急性发作风险概率值、并发症分类风险等级以及肾脏功能状态评分； 采用自监督预训练与动态加权损失函数联合优化模型，其中损失函数包含肾功能预测误差、并发症分类交叉熵及跨模态对齐正则项； 根据评估结果与患者个体差异，动态生成个性化随访策略，所述个性化随访策略包括随访周期、必检项目及风险干预优先级； 所述个性化随访策略生成过程包括： 构建基于多因素决策树的动态优化模型，输入所述肾脏功能状态评估结果中的量化指标及患者个体差异特征，输出随访策略参数； 患者个体差异包括年龄、病史和药物依从性； 随访策略参数包括随访周期、必检项目及风险干预优先级； 其中，随访周期通过集成学习算法结合衰退速率与风险概率自适应计算，必检项目由风险分类器基于并发症概率动态选定，风险干预优先级采用熵权法加权评分模型生成； 所述随访周期的自适应计算具体包括： 构建堆叠泛化模型融合随机森林和梯度提升决策树，其中随机森林处理高维特征，梯度提升决策树基于患者个体差异特征优化预测； 堆叠泛化模型通过K折交叉验证训练，输出动态随访间隔； 所述熵权法加权评分模型具体实现为： 提取所述肾脏功能状态评估结果中的肾功能衰退速率、急性发作风险概率值及并发症风险等级，结合患者个体差异特征作为输入变量； 采用基于信息熵的权重分配机制，计算各变量权重系数以反映其变异度对风险贡献的差异性影响； 对变量进行归一化处理消除量纲后加权融合生成综合风险评分； 通过自适应排序算法将评分动态映射为风险干预优先级序列，并结合实时可穿戴设备数据更新权重系数； 将所述个性化随访策略转化为可执行任务指令，自动触发随访提醒、检查预约及患者教育内容推送，同时实时追踪任务执行状态并反馈至评估模型形成闭环迭代优化。

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