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龙图腾网获悉南通市第一人民医院申请的专利一种基于深度学习的重症风险护理评估预警方法与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：CN119423775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411463713.1，技术领域涉及：A61B5/318；该发明授权一种基于深度学习的重症风险护理评估预警方法与系统是由严丽华;贲丽云;朱玉玲;王飞;徐澄;黄晓亮设计研发完成，并于2024-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的重症风险护理评估预警方法与系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的重症风险护理评估预警方法、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取关键生命体征数据，通过预设生命体征数据识别模型对关键生命体征数据进行识别，以获取关键生命体征数据中出现的关键峰值数据；对所述关键峰值数据以及所述关键峰值数据出现时的时间戳数据进行存储；将相邻的两个峰值数据代入预设峰值变化率计算方程计算得到峰值变化率；判断峰值变化率是否高于预设关键生命体征峰值变化率；若是，则输出第一告警信息。通过采集关键生命体征数据，并实时对关键生命体征数据中的关键值，以及关键值出现的时间进行计算与分析，从而在关键生命体征数据开始出现病情急性恶化之前的缓慢变化时，及时提醒医护人员，提前介入并对病患实施更为及时的检查与治疗，实现提前预测的功能。

本发明授权一种基于深度学习的重症风险护理评估预警方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的重症风险护理评估预警方法，其特征在于，包括： 获取关键生命体征数据，通过预设生命体征数据识别模型对关键生命体征数据进行识别，以获取关键生命体征数据中出现的关键峰值数据； 对所述关键峰值数据以及所述关键峰值数据出现时的时间戳数据进行存储； 将相邻的两个峰值数据代入预设峰值变化率计算方程计算得到峰值变化率； 判断峰值变化率是否高于预设关键生命体征峰值变化率； 若是，则输出第一告警信息； 所述关键生命体征数据包括心电图数据，所述预设生命体征数据识别模型包括预设心电图波形识别模型，用以对所述心电图数据的特征波形进行识别； 所述通过预设生命体征数据识别模型对关键生命体征数据进行识别，以获取关键生命体征数据中出现的关键峰值数据的具体步骤包括： 通过预设心电图波形识别模型对心电图数据进行识别； 提取从心电图数据中识别到的R型波数据，并获取R型波数据的峰值，作为心电图数据中出现的关键峰值数据； 所述方法还包括： 根据关键峰值数据对心率数据进行分割，以获取待分析周期数据； 对所述待分析周期数据进行FFT变换，以获取周期频谱数据； 将所述周期频谱数据与预设频谱分布样本进行匹配，并计算匹配度； 判断所述匹配度是否小于预设匹配度阈值； 若是，则输出预警信息； 所述周期频谱数据包括频率数据及与所述频率数据一一对应的幅值数据，所述将所述周期频谱数据与预设频谱分布样本进行匹配，并计算匹配度的具体步骤包括： 分别计算频率数据与预设频率分布的匹配度，以及幅值数据与预设幅值数据的匹配度； 根据预设权重对频率数据与预设频率分布的匹配度、以及幅值数据与预设幅值数据的匹配度进行加权平均计算，以计算的所述周期频谱数据与预设频谱分布样本的匹配度； 所述将相邻的两个峰值数据代入预设峰值变化率计算方程计算得到峰值变化率的具体步骤包括： 计算相邻两个峰值数据所对应的时间戳数据的差值，以计算得到峰值时间间隔数据； 判断峰值时间间隔数据是否位于预设峰值时间间隔区间内； 若否，则输出第二告警信息； 通过采集关键生命体征数据，并实时对关键生命体征数据中的关键值，以及关键值出现的时间进行计算与分析，从而在关键生命体征数据开始出现病情急性恶化之前的缓慢变化时，及时提醒医护人员，提前介入并对病患实施更为及时的检查与治疗，实现提前预测的功能。

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南通市第一人民医院，其通讯地址为：226000 江苏省南通市崇川区胜利路666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”。

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