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龙图腾网获悉神思电子技术股份有限公司申请的专利一种基于病历的疾病异常预警方法、设备及介质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：CN114334062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202111663427.6，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种基于病历的疾病异常预警方法、设备及介质是由许野平;井焜;寇松;阮师漫;刘岚铮;刘辉;杨国樑;许华茹;杨柳;谷万田;许辰设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于病历的疾病异常预警方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于病历的疾病异常预警方法、设备及介质，方法包括：获取当期的病历信息，对病历信息中的疾病表征进行编码，以得到结构化的第一病历向量；通过预先训练的病历向量化模型，对第一病历向量进行维度压缩，得到低维度的第二病历向量；通过预先训练的疾病趋势预测模型，将第二病历向量作为输入，对当期的病历信息中出现的指定疾病进行异常预测，并根据预测结果输出当期的病历信息对应的异常期望；若指定个体或指定群体的病历信息，通过疾病趋势预测模型得到的输出结果，与异常期望之间的偏离等级达到预设等级，则确定指定个体或指定群体存在异常。

本发明授权一种基于病历的疾病异常预警方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于病历的疾病异常预警方法，其特征在于，所述方法包括： 获取当期的病历信息，对所述病历信息中的疾病表征进行编码，以得到结构化的第一病历向量； 通过预先训练的病历向量化模型，对所述第一病历向量进行维度压缩，得到低维度的第二病历向量； 通过预先训练的疾病趋势预测模型，将所述第二病历向量作为输入，对所述当期的病历信息中出现的指定疾病进行异常预测，并根据预测结果输出所述当期的病历信息对应的异常期望； 若指定个体或指定群体的病历信息，通过所述疾病趋势预测模型得到的输出结果，与所述异常期望之间的偏离等级达到预设等级，则确定所述指定个体或所述指定群体存在异常； 所述预测结果包括所述第二病历向量对应的指定疾病的异常概率； 根据预测结果输出所述当期的病历信息对应的异常期望之后，所述方法还包括： 根据个体对应的个体特征，将所述个体划分为多个指定群体；所述个体特征至少包括以下一项或多项：年龄、地理位置、性别； 分别计算所述指定群体中的不同个体的异常概率与所述异常期望之间的第一偏离度，以及不同所述个体对应的第一偏离度之间的均值； 根据预先划分的偏离度区间，确定所述第一偏离度的均值对应的偏离度区间，以确定对应的偏离等级； 根据预测结果输出所述当期的病历信息对应的异常期望之后，所述方法还包括： 计算所述指定个体对应的指定疾病的异常概率与所述异常期望之间的第二偏离度； 根据预先划分的偏离度区间，确定所述第二偏离度对应的偏离度区间，以确定对应的偏离等级； 在确定所述偏离等级达到预设等级的情况下，计算所述病历信息对应的个体所患疾病的历史发病率，以根据所述历史发病率，确定所述指定个体对应的患病类型；所述患病类型包括常见疾病和罕见疾病； 确定所述指定个体对应的患病类型之后，所述方法还包括： 在所述指定个体对应的患病类型为罕见疾病的情况下，获取指定患者对应的目标病历向量；所述指定患者患有所述罕见疾病； 计算所述目标病历向量与所述个体对应的第一病历向量之间的相似度，并从多个所述指定患者中，选取与所述第一病历向量相似度最高的目标病历向量对应的指定患者，作为目标患者； 根据所述目标患者对应的目标病历向量，以及所述指定个体对应的第一病历向量，确定所述指定个体的特殊疾病表征，并添加至临床案例库中。

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