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龙图腾网获悉中山大学;广东汉古中医药创新研究院申请的专利一种用于门诊预约排程的自适应决策方法及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：CN120542607B 。

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：202510937988.2，技术领域涉及：G06Q10/02；该发明授权一种用于门诊预约排程的自适应决策方法及系统是由冯灏霖;陈弘毅;贾义伍;黄腾;周思怡;陈长青;李明畅设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于门诊预约排程的自适应决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于门诊预约排程的自适应决策方法，涉及智慧医疗技术领域，包括：获取患者的期望预约时间及基本信息，构建患者就诊画像，通过所述患者就诊画像预测患者预计就诊时长；基于编码器‑解码器循环神经网络构建排序决策模型，将患者预计就诊时长导入结合患者的期望预约时间，定义患者在门诊预约排程中的排序信息；引入患者等待总时间、医生空闲时间及医生加班时间按照排序信息计算总时间成本进行评估，当评估结果符合预设标准时，则为患者推荐预约就诊时段。本发明通过数据驱动的方法适应患者就诊时间异质性，生成符合患者满意度的排程数据，在降低成本的同时提高了门诊运营效率。

本发明授权一种用于门诊预约排程的自适应决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于门诊预约排程的自适应决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取患者的期望预约时间及基本信息，并进行数据预处理，基于预处理后的预约时间及基本信息构建患者就诊画像，通过所述患者就诊画像预测患者预计就诊时长； 构建患者就诊画像包括： 接入医疗知识库，从所述医疗知识库提取症状相关规则以及症状重要度，将患者基本信息对应的二值化向量进行模糊化处理，使用症状相关规则对所述二值化向量进行划分，生成患者症状严重程度等级集合； 根据所述症状重要度获取患者的症状权重向量，使用患者的症状严重程度等级及症状重要度将患者基本信息对应的二值化向量映射到0,1的区间，获取患者模糊化症状向量； 使用主成分分析获取对所述患者模糊化症状向量进行处理，计算所述患者模糊化症状向量中各特征值的信息贡献度，根据患者就诊的科室信息确定阈值，将所述信息贡献度大于所述阈值的特征值作为主成分向量，根据获取的主成分向量构建患者就诊画像； 基于编码器‑解码器循环神经网络构建排序决策模型，将所述患者预计就诊时长导入所述排序决策模型，结合患者的期望预约时间，定义患者在门诊预约排程中的排序信息； 构建排序决策模型包括： 获取患者就诊科室的历史诊断数据对应的排程反馈信息，基于所述排程反馈信息提取患者及医生对排程的满意度，设置满意度阈值，筛选符合满意度阈值标准的历史诊断数据； 在筛选所得的历史诊断数据中提取患者的预计就诊时长、期望预约时间及实际就诊时间确定患者的排程特征，根据所述排程特征结合对应的排程结果构建数据样本； 基于编码器‑解码器循环神经网络构建排序决策模型，以最小化预测误差为目标使用所述数据样本进行排序决策模型的训练，使用残差GRU模块作为编码器，将患者的预计就诊时长及期望预约时间作为编码器输入，通过门控循环网络计算隐藏状态获取排程表征，并利用前馈神经网络层对所述排程表征进行细化； 将编码器生成的细化后的排程表征及前一时刻的输出向量作为解码器的输入， 使用门控循环网络生成下一个隐藏状态，并利用前馈神经网络层获取患者在符合满意度阈值情况下就诊时间的估计值，生成患者在门诊预约排程中的排序信息； 通过患者等待总时间、医生空闲时间和加班时间的加权总成本对门诊预约排程中的排程结果进行评估，当评估结果符合预设标准时，则为患者推荐预约就诊时段； 所述加权总成本的计算公式为： ； 其中，分别表示患者等待时间、医生空闲时间以及加班时间的单位时间成本，表示计算相应时间期望值的算子，分别表示患者等待总时间、医生空闲时间和医生加班时间； 获取患者对推荐预约就诊时段的反馈情况，使用所述反馈情况结合更新的历史诊断数据对所述排序决策模型进行迭代优化。

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中山大学;广东汉古中医药创新研究院，其通讯地址为：510000 广东省广州市海珠区新港西路135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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