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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利基于多任务学习和图注意力网络的ICD编码方法及装置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：CN113988013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111243214.8，技术领域涉及：G06F40/126；该发明授权基于多任务学习和图注意力网络的ICD编码方法及装置是由张勇;田冰;李欣;李超;盛明;王霞设计研发完成，并于2021-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务学习和图注意力网络的ICD编码方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多任务学习和图注意力网络的ICD编码方法及装置，方法包括：获取至少一个编码预测任务对应的医疗文本；至少一个编码预测任务包括ICD编码任务；根据至少一个编码预测任务对应的医疗文本，构建相应的文本图；将文本图输入编码预测模型，得到编码预测结果；编码预测结果包括ICD编码结果，编码预测模型基于训练数据对图注意力网络进行训练得到。本发明提供的基于多任务学习和图注意力网络的ICD编码方法及装置，由于在编码预测前先将医疗文本转化为文本图的形式，可以缓解数据不平衡的问题，有效提高了医疗文本的自动编码效果，编码结果更加准确、可靠。

本发明授权基于多任务学习和图注意力网络的ICD编码方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习和图注意力网络的ICD编码方法，其特征在于，包括：获取至少一个编码预测任务对应的医疗文本；其中，所述至少一个编码预测任务包括ICD编码任务；根据所述至少一个编码预测任务对应的医疗文本，构建相应的文本图；将所述文本图输入编码预测模型，得到所述编码预测模型输出的编码预测结果；其中，所述编码预测结果包括ICD编码结果；所述编码预测模型是基于训练数据对图注意力网络进行训练得到的，所述训练数据包括基于ICD编码任务对应的医疗文本构建的文本图样本数据以及相应的ICD编码结果样本数据；其中，所述根据所述至少一个编码预测任务对应的医疗文本，构建相应的文本图，包括：根据编码预测任务对应的医疗文本，获取与所述医疗文本相关的概念；分别识别各个概念与所述医疗文本之间的关系，并确定各个概念之间的关系；将所述医疗文本和所述概念作为节点，并将各个概念与医疗文本之间的关系以及各个概念之间的关系作为边，构建得到相应的文本图。

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清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区双清路30号清华大学；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”。