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龍圖騰網(wǎng)獲悉都匯康健(成都)醫(yī)療科技有限公司;佳木斯市精神疾病醫(yī)院申請(qǐng)的專利基于醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的抑郁癥評(píng)估系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120236744B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510719372.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/20；該發(fā)明授權(quán)基于醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的抑郁癥評(píng)估系統(tǒng)是由于京虎;李陽;王文韜;張振燁設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的抑郁癥評(píng)估系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出基于醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的抑郁癥評(píng)估系統(tǒng)，數(shù)據(jù)融合模塊通過多分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取醫(yī)療文本、語音數(shù)據(jù)和生理電信號(hào)數(shù)據(jù)的特征，并采用雙向交叉注意力機(jī)制進(jìn)行動(dòng)態(tài)交互；評(píng)估優(yōu)化模塊對(duì)特征集進(jìn)行置信度評(píng)分，判斷數(shù)據(jù)是否為敏感信息，敏感數(shù)據(jù)由權(quán)威知識(shí)庫(kù)處理，非敏感數(shù)據(jù)則通過通用知識(shí)庫(kù)處理，同時(shí)通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)率更新多分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；狀態(tài)評(píng)估模塊使用MM?RNN模型計(jì)算抑郁狀態(tài)評(píng)分并判定抑郁等級(jí)。本發(fā)明通過引入基于置信度評(píng)分的敏感信息判定機(jī)制，智能評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量并動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)處理路徑，確保敏感數(shù)據(jù)得到有效保護(hù)，提高了評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性，增強(qiáng)了系統(tǒng)處理多種醫(yī)療數(shù)據(jù)的適應(yīng)性和安全性。

本發(fā)明授權(quán)基于醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的抑郁癥評(píng)估系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于醫(yī)療數(shù)據(jù)處理的抑郁癥評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，包括： M1、數(shù)據(jù)融合模塊，通過多分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取醫(yī)療文本數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)及生理電信號(hào)數(shù)據(jù)中的模態(tài)特征，采用雙向交叉注意力機(jī)制對(duì)模態(tài)特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)交互，以生成結(jié)構(gòu)化特征集； M2、評(píng)估優(yōu)化模塊，對(duì)所述結(jié)構(gòu)化特征集進(jìn)行置信度評(píng)分，所述置信度評(píng)分通過醫(yī)療文本特征穩(wěn)定性指數(shù)、語音清晰度因子及生理電信號(hào)因子進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，將所述置信度評(píng)分與置信度評(píng)分閾值進(jìn)行比較，判斷是否為敏感信息，敏感信息對(duì)應(yīng)檢索路徑為權(quán)威知識(shí)庫(kù)，非敏感信息對(duì)應(yīng)檢索路徑為通用知識(shí)庫(kù)，輸出最優(yōu)醫(yī)療數(shù)據(jù)參考集； 設(shè)定置信度評(píng)分閾值為0.8；當(dāng)時(shí)，判斷為敏感信息，對(duì)應(yīng)檢索路徑為權(quán)威知識(shí)庫(kù)；當(dāng)時(shí)，判斷為非敏感信息，對(duì)應(yīng)檢索路徑為通用知識(shí)庫(kù)；最終，根據(jù)不同路徑的檢索結(jié)果輸出所述最優(yōu)醫(yī)療數(shù)據(jù)參考集； 基于所述最優(yōu)醫(yī)療數(shù)據(jù)參考集，采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率策略對(duì)所述多分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)迭代更新； M3、狀態(tài)評(píng)估模塊，對(duì)所述最優(yōu)醫(yī)療數(shù)據(jù)參考集內(nèi)部的參考特征向量進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)，基于處理后的所述參考特征向量使用MM-RNN模型計(jì)算出抑郁狀態(tài)評(píng)分，根據(jù)動(dòng)態(tài)閾值函數(shù)生成抑郁狀態(tài)評(píng)估的動(dòng)態(tài)抑郁閾值；并基于動(dòng)態(tài)閾值判定抑郁狀態(tài)等級(jí)； 所述醫(yī)療文本數(shù)據(jù)來源于患者的病歷記錄和醫(yī)生診斷報(bào)告；所述語音數(shù)據(jù)來源于患者的語音癥狀描述及相關(guān)語音記錄；所述生理電信號(hào)數(shù)據(jù)來源于患者的心電圖和腦電圖； 所述多分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括BERT模型、自監(jiān)督語音模型和CNN-LSTM混合模型； 所述模態(tài)特征的提取過程為：所述醫(yī)療文本數(shù)據(jù)通過BERT模型提取出醫(yī)療文本模態(tài)特征集，所述語音數(shù)據(jù)通過自監(jiān)督語音模型提取出語音模態(tài)特征集，所述生理電信號(hào)數(shù)據(jù)通過CNN-LSTM混合模型提取出生理電信號(hào)模態(tài)特征集。

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