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龙图腾网获悉杭州同恩科技有限公司申请的专利基于数据应用的医防融合一体化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：CN120727233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511238156.8，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权基于数据应用的医防融合一体化管理系统及方法是由黄先云;姚淑宝;肖桂玲设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据应用的医防融合一体化管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明的基于数据应用的医防融合一体化管理系统及方法，属于医疗信息技术领域，包括：S1、获取患者的静态特征向量和动态时序特征矩阵，本发明能根据每一个决策情景的实时风险动态调整，具备自适应能力，将指南的普适性与个体数据的特异性之间的冲突程度转化为一个可计算的变量，并将其作为动态调节决策门槛的关键输入，实现了二者的深度耦合与融合分析，通过临床不稳定评分，将患者病情在时间维度上的动态演化转变为一个显性的、可量化的客观评分，使其成为决策模型中一个正式的、有影响力的变量，促进了有效的人机协作。

本发明授权基于数据应用的医防融合一体化管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于数据应用的医防融合一体化管理方法，其特征在于，包括：S1、获取患者的静态特征向量和动态时序特征矩阵； S2、基于预设临床指南知识库，结合所述静态特征向量与动态时序特征矩阵，评估待决策临床行为，解算得到指南遵从度分数； S3、基于所述静态特征向量与动态时序特征矩阵，通过机器学习模型，预测所述待决策临床行为的个体化风险，确定个体化风险分数； S4、结合所述指南遵从度分数与所述个体化风险分数，计算决策冲突指数； S5、基于所述动态时序特征矩阵，计算临床不稳定评分；结合所述决策冲突指数与所述临床不稳定评分，生成动态决策安全边界阈值； S6、基于所述指南遵从度分数与所述个体化风险分数，生成临床行为综合推荐分数； S7、根据所述临床行为综合推荐分数与所述动态决策安全边界阈值进行比较，输出推荐决策或高风险预警的决策信号； 解算得到指南遵从度分数的步骤具体包括： S21、基于所述静态特征向量、动态时序特征矩阵和所述预设的临床指南知识库； S22、将所述患者数据与所述知识库中与所述待决策临床行为相关的多条规则进行匹配，并将每条规则的匹配结果转换为预设分值； S23、将每条规则的所述预设分值与其对应的医学重要性权重相乘，并将所有乘积求和，以生成所述指南遵从度分数； 计算决策冲突指数的步骤具体包括： S41、基于所述指南遵从度分数和所述个体化风险分数； S42、将所述个体化风险分数乘以常数负二并与常数一相加，以将所述个体化风险分数的风险概率语义线性映射至与所述指南遵从度分数相同的推荐与禁忌语义区间； S43、计算所述指南遵从度分数与映射后的个体化风险分数之间的差值，并取该差值的绝对值，以生成用于量化指南建议与个体风险预测之间矛盾程度的所述决策冲突指数； 其构成由以下公式定义： 其中，表示决策冲突指数，其值域被设计在区间，数值越大标志着指南建议与个体风险之间的冲突愈发剧烈；表示指南遵从度分数，该分数源自前述的指南知识库匹配与加权求和计算，其值域归一化至，其中1代表强推荐，-1代表绝对禁忌；表示个体化风险分数，为机器学习模型输出的、关于特定不良事件发生的预测概率，其值域在；这一表达式的功能性在于，它将值域为的风险概率进行线性映射，转换至与完全对等的语义区间，当时结果为1，等同于强推荐，当时结果为-1，等同于强禁忌，实现了二者在量纲与医学语义上的精确对齐；为取绝对值运算，确保了仅衡量冲突的量级，而非其方向，此公式用于量化指南推荐A_{guide}与个体化风险预测R_{ind}之间的矛盾程度。

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杭州同恩科技有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市余杭区良渚街道平高创业城5幢828室；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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