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龙图腾网恭喜深圳大因医疗科技有限公司申请的专利医疗资产管理大数据分析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：CN119049682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-17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：202411527350.3，技术领域涉及：G16H40/40；该发明授权医疗资产管理大数据分析方法及系统是由周滔;李玲龙设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本医疗资产管理大数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及大数据分析技术领域，公开了一种医疗资产管理大数据分析方法及系统，该方法包括：预处理得到标准化文本数据集；采用预训练语言模型进行特征学习，得到融合特征向量；构建训练后的多任务模型；进行信息抽取，得到结构化医疗资产管理信息；基于结构化医疗资产管理信息建立多因素方差分析模型和广义加性模型，并进行医疗设备使用效率多因素分析，得到综合影响因素分析结果；基于综合影响因素分析结果进行医疗资源优化调度，得到最优资源分配方案，进而自动化地从海量非结构化文本数据中提取关键信息，深入分析影响医疗设备使用效率的多维度因素，并基于数据驱动的决策支持实现医疗资源的智能调度。

本发明授权医疗资产管理大数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种医疗资产管理大数据分析方法，其特征在于，所述医疗资产管理大数据分析方法包括：对历史医疗资产管理文本数据进行预处理，得到标准化文本数据集；采用预训练语言模型对所述标准化文本数据集进行特征学习，通过掩码语言模型和下一句预测任务提取上下文相关的一阶特征，并通过非线性组合生成二阶融合特征，得到融合特征向量；根据所述融合特征向量构建多任务模型，同时训练命名实体识别和关系抽取任务，得到训练后的多任务模型；基于所述训练后的多任务模型对目标医疗资产管理文本数据进行信息抽取，得到结构化医疗资产管理信息；基于所述结构化医疗资产管理信息建立多因素方差分析模型和广义加性模型，并进行医疗设备使用效率多因素分析，得到综合影响因素分析结果；具体包括：对所述结构化医疗资产管理信息进行特征提取，提取设备位置、操作规范执行情况、设备负荷和智能辅助系统使用情况因素，得到初始特征集；对所述初始特征集进行数据清洗和标准化处理，包括缺失值填充、异常值处理和数值归一化，得到预处理后的特征数据集；对所述预处理后的特征数据集进行因素编码，将分类变量转换为虚拟变量，得到编码后的特征矩阵；基于所述编码后的特征矩阵，构建完全析因设计矩阵，包括主效应项和交互效应项，得到设计矩阵；对所述设计矩阵进行QR分解，得到正交化的设计矩阵和上三角矩阵；基于所述正交化的设计矩阵，计算各效应的平方和，包括主效应平方和和交互效应平方和，得到效应平方和向量；根据所述效应平方和向量和各效应的自由度，计算均方值，得到效应均方向量；基于所述效应均方向量和误差均方，计算F统计量，得到各效应的F值；对所述各效应的F值进行显著性检验，计算p值，并根据预设显著性水平筛选显著效应，得到显著效应集合；基于所述显著效应集合，计算各显著效应的方差解释比例和效应量，得到多因素方差分析结果；对所述多因素方差分析结果进行假设检验，采用F检验方法计算各因素影响的显著性水平，得到显著性因素集合；基于所述显著性因素集合构建广义加性模型，使用样条函数对各因素与使用效率之间的非线性关系进行拟合，得到非参数回归模型；对所述非参数回归模型进行模型诊断，包括残差分析、影响点检测和多重共线性检验，得到模型优化建议；根据所述模型优化建议对广义加性模型进行调整，包括变量选择、平滑参数优化和交互项添加，得到优化后的广义加性模型；基于所述优化后的广义加性模型，计算各因素对医疗设备使用效率的边际效应和相对重要性，并结合所述多因素方差分析结果，得到综合影响因素分析结果；基于所述综合影响因素分析结果进行医疗资源优化调度，得到最优资源分配方案。

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深圳大因医疗科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道平山社区留仙大道1298号人才公寓(东明花园)202；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”。