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龙图腾网获悉福州大学附属省立医院申请的专利一种基于病例历史对比的病理智能复核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：CN120913888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511430907.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于病例历史对比的病理智能复核方法及系统是由王晨设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于病例历史对比的病理智能复核方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于病例历史对比的病理智能复核方法及系统，方法包括多时点病例结构化归档、病理指标演化建模、复核异常检测、病理偏离分析和病理智能复核。本发明涉及医疗大数据分析技术领域，采用时态残差敏感感知的多阶段演化建模方法，对关键病理指标进行趋势学习与异常评估；结合因果感知的时空病理偏移解析网络，实现对指标间偏移关系与风险因素的图结构建模，输出偏离特征模式；最终生成具备溯因能力的复核异常纠正建议，提升了病理复核的准确性、解释性与临床决策支持能力，具有良好的临床适应性与推广价值。

本发明授权一种基于病例历史对比的病理智能复核方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于病例历史对比的病理智能复核方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：多时点病例结构化归档，得到结构化时间序列档案数据； 步骤S2：病理指标演化建模，依据所述结构化时间序列档案数据，采用时态残差敏感感知的多阶段病理演化建模方法，进行病理指标演化建模，得到指标演化趋势数据；所述病理指标演化建模包括： 进行病理关键指标筛选，得到病理关键指标数据； 构建包括短期窗口、中期窗口和长期窗口的三通道时间窗口时序模型，并依据所述病理关键指标数据，进行时序特征提取，得到三通道时序特征数据；所述短期窗口使用一维卷积核进行短期特征提取，所述中期窗口使用长短期神经网络进行周期模式提取，所述长期窗口使用线性趋势拟合计算进行趋势斜率特征计算； 通过设计时态位置编码并通过构建时态注意力层，进行注意力趋势建模，并通过引入动态残差敏感正则项，进行误差优化，得到趋势建模特征数据； 通过指数加权移动平均，进行全局趋势融合和融合特征平滑重构，得到全局趋势融合特征数据； 依据所述全局趋势融合特征数据，进行模型训练，得到病理指标演化模型，并通过使用所述病理指标演化模型，进行病理指标演化趋势预测，得到指标演化趋势数据； 步骤S3：复核异常检测，依据所述指标演化趋势数据，通过标准误差分析方法，进行残差计算，得到指标预测残差数据，并通过构建异常判断阈值，依据所述指标预测残差数据，进行异常残差判断，得到异常演化检测数据，并将满足连续偏离或指标突变条件的异常演化检测数据的相邻时间段合并划为异常演化检测区间，进行标注并得到异常演化检测区间数据； 步骤S4：病理偏离分析，依据所述异常演化检测区间数据，进行病理偏离分析，得到偏离特征模式数据；所述病理偏离分析包括： 引入时序差分算子并结合交叉注意力编码，对所述异常演化检测区间数据进行差分编码，得到偏离区间差分时序编码向量数据； 依据所述偏离区间差分时序编码向量数据，构建得到病理偏移因果图数据； 依据所述病理偏移因果图数据进行指标偏移路径提取并通过对指标偏移的风险类型进行异常类型聚类，得到偏移路径分类子图数据； 依据所述偏移路径分类子图数据进行偏移风险分析，得到偏移风险溯因数据； 依据所述偏移风险溯因数据，进行偏移特征模式数据整合，得到偏离特征模式数据； 步骤S5：病理智能复核，依据所述偏离特征模式数据，结构化输出复核建议，得到复核异常纠正参考数据。

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福州大学附属省立医院，其通讯地址为：350000 福建省福州市鼓楼区东街134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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