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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种历史就诊序列的处理方法及应用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：CN118898463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202411071406.9，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种历史就诊序列的处理方法及应用是由吴菊华;李思琪;陈文戈;陶雷设计研发完成，并于2024-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种历史就诊序列的处理方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及肾脏疾病预测技术领域，公开了一种历史就诊序列的处理方法及应用，包括：获取被试者的历史就诊序列；从所述历史就诊序列中提取历史医疗代码和历史非医疗信息，并合并所述历史医疗代码和历史非医疗信息，获得就诊向量序列；基于所述就诊向量序列计算嵌入向量；将所述历史医疗代码输入历史编码器，输出隐藏状态序列；根据所述嵌入向量和所述隐藏状态序列获取特征向量序列，并根据所述特征向量序列获取注意力权重序列；将所述嵌入向量、所述特征向量序列和所述注意力权重序列输入协同注意力机制，获得上下文向量；根据所述上下文向量获得处理结果。本发明能够提高慢性肾脏疾病预测的准确率。

本发明授权一种历史就诊序列的处理方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种历史就诊序列的处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1:获取被试者的历史就诊序列； S2:从所述历史就诊序列中提取历史医疗代码和历史非医疗信息，并合并所述历史医疗代码和历史非医疗信息，获得就诊向量序列； S3:基于所述就诊向量序列计算嵌入向量,具体包括： S3.1:将所述就诊向量序列进行映射处理，获得向量数组，具体为： 其中，为可学习的嵌入矩阵，为时间就诊向量，为特征总数，为向量数组； S3.2:对所述向量数组进行线性变换，获得输入特征表示，具体为： 其中，为输入特征表示； S3.3:将所述输入特征表示输入到Transformer中，获得输出特征表示，具体为： 其中，为输出特征表示； S3.4:聚合当前时间t发生的所有特征的嵌入，并进行平均，获得第一嵌入向量，具体为： 其中，为在时间发生的特征数量，为第个特征向量的嵌入向量； S3.5:将序列输入到编码循环神经网络层，输出患者嵌入向量，具体为： 其中，为将循环神经网络层的输出转换为嵌入向量的函数，且为时间循环神经网络层的隐藏状态，用于捕获序列中的时间信息，所述由下式确定： 其中，为循环神经网络层的前向传播函数，为时间前一时间的隐藏状态； S4:将所述历史医疗代码输入历史编码器，输出隐藏状态序列； S5:根据所述嵌入向量和所述隐藏状态序列获取特征向量序列，并根据所述特征向量序列获取注意力权重序列； S6:将所述嵌入向量、所述特征向量序列和所述注意力权重序列输入协同注意力机制，获得上下文向量； S7:根据所述上下文向量获得处理结果。

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广东工业大学，其通讯地址为：510080 广东省广州市越秀区东风东路729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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