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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京易用聯(lián)友科技有限公司申請的專利醫(yī)療管理決策的多層次歸因與推薦方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119889617B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510047737.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H40/20；該發(fā)明授權(quán)醫(yī)療管理決策的多層次歸因與推薦方法及系統(tǒng)是由管凡;涂夢芝;馬新惠;張萌萌;謝壽燕設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本醫(yī)療管理決策的多層次歸因與推薦方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種醫(yī)療管理決策的多層次歸因與推薦方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)療管理決策技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過多層次醫(yī)療數(shù)據(jù)知識圖譜和決策知識庫，利用時序圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取圖譜節(jié)點演化特征，通過跨層交互注意力網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建決策影響傳播圖，并計算每個決策節(jié)點對醫(yī)療效果的貢獻(xiàn)度，生成歸因分析結(jié)果，根據(jù)歸因結(jié)果確定決策影響力層級體系，結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)、分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和蒙特卡洛搜索樹網(wǎng)絡(luò)，生成并評估候選決策路徑，結(jié)合模糊綜合評價網(wǎng)絡(luò)得到最優(yōu)決策推薦方案，綜上，本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)管理決策的精準(zhǔn)歸因分析和多目標(biāo)優(yōu)化，有效提升醫(yī)院資源配置效率、降低運(yùn)營成本，為醫(yī)院管理層提供科學(xué)的決策支持，顯著增強(qiáng)醫(yī)院精細(xì)化管理水平和整體運(yùn)營效率。

本發(fā)明授權(quán)醫(yī)療管理決策的多層次歸因與推薦方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.醫(yī)療管理決策的多層次歸因與推薦方法，其特征在于，包括： 獲取患者臨床數(shù)據(jù)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)運(yùn)營數(shù)據(jù)以及醫(yī)療資源調(diào)配數(shù)據(jù)并組合得到多維醫(yī)療數(shù)據(jù)，通過自注意力機(jī)制提取時序特征和空間特征并生成時空表征向量，通過雙向門控循環(huán)單元對所述時空表征向量進(jìn)行噪聲識別和異常檢測，根據(jù)檢測結(jié)果通過自編碼器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)修復(fù)，生成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)并使用多頭注意力網(wǎng)絡(luò)通過提取不同數(shù)據(jù)元素間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度構(gòu)建初始關(guān)系圖，將所述初始關(guān)系圖添加至層次化圖結(jié)構(gòu)生成網(wǎng)絡(luò)中，通過診療過程層構(gòu)建動態(tài)時序圖記錄診療演變軌跡并映射至醫(yī)療資源層的多維張量圖中建立資源調(diào)配聯(lián)系，將所述資源調(diào)配聯(lián)系添加至管理決策層的因果推理圖中提取歷史決策規(guī)則以及對應(yīng)的約束條件和效果評估指標(biāo)，生成決策知識庫，基于所述初始關(guān)系圖建立層間信息通道得到多層次醫(yī)療數(shù)據(jù)知識圖譜； 將所述多層次醫(yī)療數(shù)據(jù)知識圖譜和所述決策知識庫添加至?xí)r序圖卷積網(wǎng)絡(luò)中，通過多尺度卷積核提取圖譜節(jié)點在不同時間窗口下的演化特征，融合歷史決策規(guī)則生成動態(tài)節(jié)點表征，將所述動態(tài)節(jié)點表征添加至跨層交互注意力網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合決策約束條件計算節(jié)點間的直接影響強(qiáng)度和間接影響路徑并構(gòu)建決策影響傳播圖，將所述決策影響傳播圖添加至因果推理網(wǎng)絡(luò)中，基于所述效果評估指標(biāo)通過反向傳播計算所述決策影響傳播圖中每個決策節(jié)點對醫(yī)療效果的貢獻(xiàn)度，同時計算不同節(jié)點之間的協(xié)同效應(yīng)和時滯效應(yīng)，生成歸因分析結(jié)果并添加至自適應(yīng)聚類網(wǎng)絡(luò)，確定相似影響模式并對所述決策節(jié)點進(jìn)行分組，得到?jīng)Q策影響力層級體系，包括： 將多層次醫(yī)療數(shù)據(jù)知識圖譜和決策知識庫導(dǎo)入時序圖卷積網(wǎng)絡(luò)，在所述時序圖卷積網(wǎng)絡(luò)中設(shè)置短期時間窗口、中期時間窗口和長期時間窗口，為每個種類的時間窗口配置獨(dú)立的卷積核組，通過所述短期時間窗口的卷積核組提取即時醫(yī)療指標(biāo)特征和藥物反應(yīng)特征，通過所述中期時間窗口的卷積核組提取治療調(diào)整特征和指標(biāo)變化特征，通過所述長期時間窗口的卷積核組提取疾病轉(zhuǎn)歸特征和生活質(zhì)量特征； 利用所述決策知識庫中的歷史規(guī)則對所述時序圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取的特征進(jìn)行特征增強(qiáng)，將規(guī)則時效性、規(guī)則適用條件和規(guī)則執(zhí)行約束映射至特征空間，構(gòu)建治療方案信息、給藥方式信息和聯(lián)合用藥信息的動態(tài)節(jié)點表征； 將所述動態(tài)節(jié)點表征輸入跨層交互注意力網(wǎng)絡(luò)，建立醫(yī)學(xué)規(guī)則約束矩陣、時序約束矩陣和資源約束矩陣，計算節(jié)點間直接連接的影響強(qiáng)度得到直接影響特征，追蹤節(jié)點間多跳路徑得到間接影響特征，根據(jù)所述直接影響特征和所述間接影響特征構(gòu)建決策影響傳播圖，計算節(jié)點間邊權(quán)重表征影響強(qiáng)度，確定邊方向表征影響傳播方向，測量路徑長度表征影響傳遞復(fù)雜度； 將所述決策影響傳播圖輸入因果推理網(wǎng)絡(luò)，從效果評估指標(biāo)出發(fā)，沿影響傳播路徑反向計算得到?jīng)Q策節(jié)點對醫(yī)療效果的貢獻(xiàn)度，分析多個決策節(jié)點聯(lián)合作用時的效果增強(qiáng)程度或削弱程度得到協(xié)同效應(yīng)系數(shù)，計算決策執(zhí)行到效果顯現(xiàn)的起效時間、峰值時間和持續(xù)時間得到時滯效應(yīng)特征； 將所述貢獻(xiàn)度、所述協(xié)同效應(yīng)系數(shù)和所述時滯效應(yīng)特征輸入自適應(yīng)聚類網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)數(shù)據(jù)分布計算動態(tài)聚類閾值，基于所述動態(tài)聚類閾值對決策節(jié)點進(jìn)行影響模式聚類，根據(jù)所述影響模式聚類的結(jié)果構(gòu)建決策影響力層級體系，將決策節(jié)點劃分為主要干預(yù)層、次要干預(yù)層和輔助干預(yù)層，在每個層內(nèi)，根據(jù)影響模式的相似度對決策節(jié)點進(jìn)行分組得到層級結(jié)構(gòu)； 將所述決策影響力層級體系和所述決策知識庫添加至多目標(biāo)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)中，基于所述歷史決策規(guī)則以醫(yī)療質(zhì)量、資源效率和運(yùn)營成本為優(yōu)化目標(biāo)構(gòu)建決策優(yōu)化模型，將歷史決策數(shù)據(jù)和決策約束條件添加至分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中，通過分布式價值評估網(wǎng)絡(luò)計算決策長期收益，結(jié)合策略生成網(wǎng)絡(luò)輸出候選決策動作，通過環(huán)境模擬網(wǎng)絡(luò)預(yù)測決策結(jié)果，基于所述預(yù)測決策結(jié)果構(gòu)建決策狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型并添加至蒙特卡洛搜索樹網(wǎng)絡(luò)，通過迭代搜索生成候選決策路徑，對所述決策路徑進(jìn)行效果預(yù)測和約束驗證得到可行方案并添加至模糊綜合網(wǎng)評價網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合逼近理想解排序法求解得到最優(yōu)決策推薦方案。

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