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龙图腾网获悉复旦大学附属华山医院申请的专利病案信息的多源数据融合管理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：CN120452824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510612121.X，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权病案信息的多源数据融合管理方法及系统是由李芸;黄虹;张琪;刘永锋;侯文仲设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本病案信息的多源数据融合管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种病案信息的多源数据融合管理方法及系统，包括以下步骤，对医疗机构的电子病历系统、医学影像工作站及检验信息系统进行数据采集，得到原始病案数据集；基于预设的医学本体知识图谱对所述原始病案数据集进行语义映射和概念关联，得到语义关联病案信息网络；通过时序特征提取器对所述语义关联病案信息网络进行动态时序特征分析，得到时序病案特征序列；对所述时序病案特征序列进行异构数据融合，得到统一病案数据视图，解决了现有的病案管理方法通常忽略了数据之间的语义关联性，这限制了对病案信息深层次理解和挖掘的能力的技术问题。

本发明授权病案信息的多源数据融合管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种病案信息的多源数据融合管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 对医疗机构的电子病历系统、医学影像工作站及检验信息系统进行数据采集，得到原始病案数据集； 基于预设的医学本体知识图谱对所述原始病案数据集进行语义映射和概念关联，得到语义关联病案信息网络； 通过时序特征提取器对所述语义关联病案信息网络进行动态时序特征分析，得到时序病案特征序列； 对所述时序病案特征序列进行异构数据融合，得到统一病案数据视图； 所述基于预设的医学本体知识图谱对所述原始病案数据集进行语义映射和概念关联，得到语义关联病案信息网络，包括： 通过预设的医学术语解析器对所述原始病案数据集进行分词处理，得到医学术语序列，并基于预设的医学本体知识图谱对所述医学术语序列进行语义标准化映射，得到标准化医学概念集； 基于语义网络构建器对所述标准化医学概念集进行关联性分析，得到概念关系图谱，并对所述概念关系图谱进行层次化组织，得到分层语义网络； 通过语义推理引擎对所述分层语义网络进行语义推理分析，得到语义推理规则集，并基于所述语义推理规则集进行知识扩充，得到扩展语义关系网； 基于预设的本体融合处理器对所述扩展语义关系网进行概念对齐及知识整合，得到语义关联病案信息网络； 所述通过时序特征提取器对所述语义关联病案信息网络进行动态时序特征分析，得到时序病案特征序列，包括： 通过时序特征提取器对所述语义关联病案信息网络进行趋势成分提取，得到疾病进展趋势特征，并对所述疾病进展趋势特征进行疾病阶段划分，得到分阶段疾病进展特征； 基于所述分阶段疾病进展特征对所述语义关联病案信息网络进行周期性模式挖掘，得到疾病复发周期特征，并对所述疾病复发周期特征进行波动幅度量化，得到量化疾病复发特征； 基于所述量化疾病复发特征对所述语义关联病案信息网络进行异常值检测，得到疾病异常事件序列，并对所述疾病异常事件序列进行事件相关性分析，得到疾病关键事件特征； 基于所述疾病关键事件特征对所述疾病异常事件序列进行时序逻辑推理及疾病记录，得到时序病案特征序列； 所述对所述时序病案特征序列进行异构数据融合，得到统一病案数据视图，包括： 通过时空特征对齐器对所述时序病案特征序列进行时空维度对齐，得到时空对齐特征集，并对所述时空对齐特征集进行特征提取，得到多维度特征向量； 对所述多维度特征向量进行特征空间转换，得到统一特征空间，并对所述统一特征空间进行特征关联计算，得到特征关联网络； 通过多模态特征融合器对所述特征关联网络进行特征融合，得到融合特征图，并对所述融合特征图进行特征优化，得到优化特征图，并基于所述优化特征图进行知识图谱构建，得到统一病案数据视图。

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复旦大学附属华山医院，其通讯地址为：200040 上海市徐汇区乌鲁木齐中路12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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