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龙图腾网恭喜吉林大学第一医院申请的专利多发性骨髓瘤患者护理管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：CN119252456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411783600.X，技术领域涉及：G16H40/60；该发明授权多发性骨髓瘤患者护理管理系统及方法是由陈思设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本多发性骨髓瘤患者护理管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多发性骨髓瘤患者护理管理系统及方法，涉及医疗护理技术领域，包括通过数据融合平台获取多发性骨髓瘤患者的医疗数据，通过多源异构数据集对医疗数据进行整合；基于医疗数据的预处理结果，对多发性骨髓瘤患者制定医疗计划；根据医疗处置决策模型对医疗计划进行干预建议，完成多发性骨髓瘤患者的护理管理。本发明实现了医疗数据的高效整合和高质量处理，能够及时识别和修复异常数据，确保医疗计划的准确性和安全性，结合医疗处置决策模型的干预建议，显著提升了多发性骨髓瘤患者的护理质量和治疗效果。

本发明授权多发性骨髓瘤患者护理管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.多发性骨髓瘤患者护理管理方法，其特征在于：包括：S1：构建多发性骨髓瘤患者的数据融合平台，通过数据融合平台获取多发性骨髓瘤患者的医疗数据，通过多源异构数据集对医疗数据进行整合，所述多源异构数据集包括根据互联网完成不同地区的医院联网，获取来自不同地区的医疗信息记录的数据协议；所述构建多发性骨髓瘤患者的数据融合平台包括通过API接口将多发性骨髓瘤患者的身体特征数据接入到多发性骨髓瘤患者护理管理系统中，将多发性骨髓瘤患者的身体特征数据进行标准化处理，所述标准化处理包括将多发性骨髓瘤患者的身体特征数据进行格式转换；S1.1：获取多发性骨髓瘤患者的医疗数据包括采用联邦学习技术对标准化函数进行训练，训练包括在标准化数据未与外界数据发生交换情况下，训练标准化函数的全局模型；结合标准化数据和联邦学习技术的过程，构建标准化数据的处理流程，将标准化数据作为联邦学习技术的输入，并上传至处理流程过程中的中央服务器，中央服务器包括将标准化数据进行聚合，生成全局模型，将训练后的全局模型下发至各个局部模型，完成多发性骨髓瘤患者的医疗数据获取；将训练后的全局模型下发至各个局部模型的公式为： ；其中，表示第轮迭代后的全局模型参数，表示第个局部模型在第轮迭代后的局部模型参数，表示权重系数，表示学习率，表示损失函数的梯度，表示模型个数；S1.2：对医疗数据进行整合包括采用高斯混合模型对多发性骨髓瘤患者的医疗数据进行修复，修复包括使用高斯混合模型GMM对各局部模型的数据点的概率密度值进行计算，与自适应阈值进行比较；当概率密度值小于阈值时，则此时的局部模型为异常；否则，当概率密度值大于或等于阈值时，则此时的局部模型为正常；概率密度值的计算公式为： ；其中，表示概率密度值，表示高斯成分，表示多发性骨髓瘤患者的医疗数据均值，表示各局部模型的数据点，表示混合权重；当局部模型为异常时，则利用插值法对异常的局部模型进行优化，优化包括对正常局部模型前后的局部模型的数据点进行线性插值，线性插值的计算公式为： ；其中，和表示各局部模型的相邻正常数据点，和表示各局部模型的相邻正常数据点对应的时间戳，表示线性插值，表示时间；S2：采用治疗预测模型对整合后的医疗数据进行预处理，基于医疗数据的预处理结果，对多发性骨髓瘤患者制定医疗计划；其中，对整合后的医疗数据进行预处理包括对整合后的医疗数据进行训练，生成治疗预测模型，对整合后的医疗数据进行训练的公式为： ；其中，表示治疗预测模型，表示实际观测值，表示第个样本的特征向量，表示次数，表示模型参数下对样本的预测，表示损失函数，表示第个实际观测值，表示训练网络，表示模型参数；基于治疗预测模型的输出，对患者生成治疗方案；S3：在多发性骨髓瘤患者护理管理系统中构建异常检测算法，识别多发性骨髓瘤患者制定的医疗计划，根据医疗处置决策模型对医疗计划进行干预建议，完成多发性骨髓瘤患者的护理管理。

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