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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院申请的专利基于智能体学习模型的脊柱关节炎类医疗信息数据处理系统及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：CN120809148B 。

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：202510901604.1，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于智能体学习模型的脊柱关节炎类医疗信息数据处理系统及方法是由李涛;李坤鹏;冀肖健;朱剑;孙磊;宋一敏设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能体学习模型的脊柱关节炎类医疗信息数据处理系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于智能体学习模型的脊柱关节炎类医疗信息数据处理系统及方法，系统包括：预问诊智能体模块，用于响应于患者的预问诊交互数据生成初始病历；医疗数据处理智能体模块，用于获取初始病历和患者的异构医疗检测数据，并利用BERT‑BiLSTM‑CRF混合模型从初始病历和异构医疗检测数据中提取与脊柱关节炎相关的医疗实体信息数据，以及利用EMR‑Graph实体关系图模型确定医疗实体信息数据形成的实体信息链路；医疗推理智能体模块，用于采用LSTM‑TPP模型对实体信息链路进行推理分析，得到患者与脊柱关节炎之间的初始推理概率，能够在进行疾病概率推理过程中充分考虑与脊柱关节炎相关医疗实体信息之间的链路关系，从而有效提高疾病概率推理的准确性。

本发明授权基于智能体学习模型的脊柱关节炎类医疗信息数据处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能体学习模型的脊柱关节炎类医疗信息数据处理系统，其特征在于，系统包括： 预问诊智能体模块，用于响应于患者的预问诊交互数据生成初始病历； 医疗数据处理智能体模块，用于获取所述初始病历和所述患者的异构医疗检测数据，并利用BERT-BiLSTM-CRF混合模型从所述初始病历和所述异构医疗检测数据中提取与脊柱关节炎相关的医疗实体信息数据，以及利用EMR-Graph实体关系图模型确定所述医疗实体信息数据形成的实体信息链路； 医疗推理智能体模块，用于采用LSTM-TPP模型对所述实体信息链路进行推理分析，得到所述患者与脊柱关节炎之间的初始推理概率； 其中，所述医疗数据处理智能体模块，还用于： 分别将从所述初始病历和所述异构医疗检测数据中提取的与脊柱关节炎相关的所述医疗实体信息数据进行向量表示，得到各医疗实体信息数据的原始实体表示； 基于预设的多种实体关系将各所述医疗实体信息数据的所述原始实体表示投影到对应关系空间； 将至少三个所述医疗实体信息数据根据所述医疗实体信息数据之间的实体关系生成所述实体信息链路； 所述医疗推理智能体模块，还用于： 基于所述医疗实体信息数据形成的实体信息链路，对所述患者进行症状演变预测，得到脊柱关节炎典型症状演化概率； 基于所述脊柱关节炎典型症状演化概率，确定所述患者与脊柱关节炎之间的初始推理概率。

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