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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属同济医院申请的专利一种用于多发伤患者预后评估与早期干预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：CN120809050B 。

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：202511317647.1，技术领域涉及：G16H20/00；该发明授权一种用于多发伤患者预后评估与早期干预方法是由李辉;张聪设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于多发伤患者预后评估与早期干预方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据挖掘技术领域，具体涉及一种用于多发伤患者预后评估与早期干预方法，首先通过计算伤情差异性并进行聚类分析，能够对患者的多维度动态数据进行系统化处理，确定患者伤情的重点关注领域。其次通过分析伤情关注程度和早期干预后的生理数据变化，对历史数据中每个多发伤患者的干预方案进行评估，确定对应的干预评分。而后通过伤情差异性所表征的偏差特征结合干预评分，从而对待评分患者的预测干预得分进行综合表征，使得得到的预测干预得分的准确性更高；并且在没有利用深度学习模型的情况下，对应的获取预测干预得分的效率也更高。

本发明授权一种用于多发伤患者预后评估与早期干预方法在权利要求书中公布了：1.一种用于多发伤患者预后评估与早期干预方法，其特征在于，所述方法包括： 根据医疗数据库，通过AIS编码的方式获取每个多发伤患者的每个损伤区域的AIS分值；其中，损伤区域包括头颈部、面部、胸部、腹部、盆腔、四肢和皮肤； 根据头颈部、面部、胸部、腹部、盆腔、四肢和皮肤，将每个多发伤患者的所有损伤区域依次排列，得到对应的部位评分向量；在医疗数据库中获取每个生理监测维度的干预前数据序列和干预后数据序列； 依次将每个多发伤患者作为目标患者，将目标患者以外的每个多发伤患者作为对比患者；根据所述目标患者的部位评分向量与所述对比患者的部位评分向量之间的欧氏距离，确定对应的部位评分差异性；根据所述目标患者的干预前数据序列与所述对比患者的干预前数据序列之间的序列偏差情况，确定对应的生理数据差异性；根据生理数据差异性的正相关映射值和所述部位评分差异性之间的乘积，确定所述目标患者与所述对比患者之间的伤情差异性；在根据所述伤情差异性进行层次聚类后，根据每个多发伤患者与相同节点下的多发伤患者之间在每个生理监测维度上的相似情况，确定对应的伤情关注程度； 根据所述伤情关注程度以及历史数据中每个多发伤患者在对应的干预方案实施前后的各个生理监测维度的时序数据变化情况，确定每个多发伤患者在对应的干预方案上的干预评分； 根据待评分患者与历史数据中各个多发伤患者之间的伤情差异性以及所述干预评分，确定待评分患者在每种干预方案上的预测干预得分； 所述伤情关注程度的获取过程包括： 根据所有多发伤患者之间的伤情差异性通过的BIRCH聚类算法进行聚类，得到CF聚类树；在所述CF聚类树中，将每个多发伤患者对应的样本所在CF树层作为对应的分析层； 将层数小于所述分析层的层数且与所述分析层的层数邻接的预设数量个CF树层，作为对应的对比层；将每个多发伤患者及其在对应的所有对比层中属于同一个节点下的其他多发伤患者，作为每个多发伤患者的参考患者； 将每个多发伤患者在每个生理监测维度的干预前数据序列中所有数据的均值，作为对应的干预前监测特征值；根据每个多发伤患者与对应的所有参考患者所对应的所有干预前监测特征值的分布离散情况，确定干预前波动程度；在每个生理监测维度下，根据每个多发伤患者的干预前监测特征值相对于预设标准生理监测数值范围的偏差，确定每个多发伤患者的干预前监测偏差值； 根据每个参考患者的干预前波动程度的负相关映射值和所述干预前监测偏差值之间的乘积，确定每个参考患者的局部关注程度；根据每个多发伤患者的所有参考患者所对应的所有局部关注程度的累加值，确定每个多发伤患者的伤情关注程度。

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