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龙图腾网恭喜厦门培邦信息科技有限公司申请的专利基于病患信息的全病程管理平台的应用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：CN117497192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202410004812.7，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于病患信息的全病程管理平台的应用方法及系统是由吴志培;张邦群设计研发完成，并于2024-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于病患信息的全病程管理平台的应用方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于病患信息的全病程管理平台的应用方法及系统，所属领域为智慧医疗技术领域，所述方法包括：采集病患信息；预处理病患信息，并根据预处理结果，提取病患信息中的第一关键特征；基于第一关键特征，构建全病程网络架构，并提取全病程网络架构中的第二关键特征；将目标第二关键特征输入至预构建的潜在风险评估模型中，得到潜在风险评估结果；计算获取目标风险评估结果与目标第一关键特征之间的稳定性系数，并根据稳定性系数，确定是否发出健康提示。本申请可以实现对病患信息的全病程分析处理，从而进行高效的智能化跟踪，进而及时给出健康提示，降低医务人员劳动强度，提高工作效率和服务质量。

本发明授权基于病患信息的全病程管理平台的应用方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于病患信息的全病程管理平台的应用方法，其特征在于，所述方法包括：采集病患信息，所述病患信息至少包括：病患诊疗信息、病患生活环境信息、生活习惯信息以及经济状况信息；预处理所述病患信息，并根据预处理结果，提取所述病患信息中的第一关键特征，所述病患信息的预处理方法包括：对所述病患信息进行数据清洗；基于第一预设映射表，确定数据清洗后的病患信息对应的赋值，其中，第一预设映射表至少包括一个病患信息及其赋值的映射关系，其赋值数据为通过多次测试并结合专家评分获得的数值；将目标时间节点对应的病患信息对应的赋值输入至第二预设映射表中，基于所述第二预设映射表，提取所述病患信息中的第一关键特征，其中，第二预设映射表至少包括一个时间节点及病患信息对应的赋值的映射关系，一个时间节点对应的病患信息的赋值有多个；基于所述第一关键特征，构建全病程网络架构包括：获取第一关键特征对应的目标病患信息以及目标时间节点；将所述目标时间节点作为目标网络架构中的x坐标，将目标病患信息中的病患诊疗信息对应的赋值作为目标网络架构中的y坐标，将目标病患信息中的除病患诊疗信息外其他信息对应的赋值均值的拟合值作为目标网络架构中的z坐标，所述拟合值的计算公式包括： 其中，表示拟合值，表示病患生活环境信息对应的赋值均值，表示生活习惯信息对应的赋值均值，表示经济状况信息对应的赋值均值，、、均表示权重系数；定义目标网络架构包括多个三维坐标（x,y,z），将多个第一关键特征对应的病患信息对应的相关值以及时间节点映射入所述目标网络架构，生成所述全病程网络架构；提取所述全病程网络架构中的第二关键特征包括：分别计算目标网络架构中目标时间节点对应的多个三维坐标与坐标原点的斜率值，并按照斜率值大小进行排序；响应于检测到最大斜率值与最小斜率值的差值大于第二预设值时，去除所述最大斜率值与最小斜率值，并计算剩余斜率值的平均值；响应于检测到最大斜率值与最小斜率值的差值小于或等于第二预设值时，计算所有斜率值的平均值；响应于检测到所述平均值大于第三预设值时，确定所述平均值对应的目标时间节点对应的病患信息相关值为所述第二关键特征；将目标第二关键特征输入至预构建的潜在风险评估模型中，得到潜在风险评估结果包括：获取目标第二关键特征，所述目标第二关键特征包括当前时间节点对应的第二关键特征以及相邻时间节点对应的第二关键特征；将所述当前第二关键特征以及相邻第二关键特征输入至预构建的潜在风险评估模型中，所述预构建的潜在风险评估模型包括： 其中，表示在时间节点对应的状态量值，表示修正函数，表示在时间节点对应的状态量值，、为耦合系数，分别表示时间节点和时间节点在全病程网络架构中耦合关系的强弱情况，表示时间节点对应的三维坐标节点数量，表示用药有效率，表示用药损伤因子，表示病患信息参数变量赋权之和，表示时间节点对应的病患信息参数变量值，表示常数；基于时间节点对应的状态量值以及第三预设映射表，确定所述潜在风险评估结果；计算获取目标风险评估结果与目标第一关键特征之间的稳定性系数包括：响应于检测到潜在风险评估结果大于第四预设值时，基于目标函数，计算获取目标风险评估结果与目标第一关键特征之间的稳定性系数，所述目标函数包括： 其中，表示稳定性系数，表示目标第一关键特征对应的病患信息的赋值平均值，表示目标第一关键特征对应的病患信息激发风险的概率之和，表示风险因子，表示时间维度赋值,表示潜在风险评估结果；根据所述稳定性系数，确定是否发出健康提示包括：响应于检测到所述稳定性系数小于第五预设值时，向终端发出健康提示；根据预处理结果，提取所述病患信息中的第一关键特征包括：计算目标时间节点与相邻时间节点中目标病患信息的赋值的差值绝对值，其中，目标病患信息的差值绝对值的计算是两个单独值的差值绝对值或者是两个时间节点对应多个赋值平均值之间的差值绝对值；响应于检测到所述差值绝对值大于第一预设值时，定义所述目标时间节点对应的病患信息为第一关键特征，即通过计算得到的差值绝对值来确定目标时间节点，当目标时间节点确定之后，再根据第二预设映射表，将目标时间节点对应的所有病患信息的赋值作为第一关键特征，以用于后续构建全病程网络结构。

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