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龍圖騰網恭喜吉林大學第一醫院申請的專利多發性骨髓瘤患者護理管理系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119252456B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411783600.X，技術領域涉及：G16H40/60；該發明授權多發性骨髓瘤患者護理管理系統及方法是由陳思設計研發完成，并于2024-12-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本多發性骨髓瘤患者護理管理系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了多發性骨髓瘤患者護理管理系統及方法，涉及醫療護理技術領域，包括通過數據融合平臺獲取多發性骨髓瘤患者的醫療數據，通過多源異構數據集對醫療數據進行整合；基于醫療數據的預處理結果，對多發性骨髓瘤患者制定醫療計劃；根據醫療處置決策模型對醫療計劃進行干預建議，完成多發性骨髓瘤患者的護理管理。本發明實現了醫療數據的高效整合和高質量處理，能夠及時識別和修復異常數據，確保醫療計劃的準確性和安全性，結合醫療處置決策模型的干預建議，顯著提升了多發性骨髓瘤患者的護理質量和治療效果。

本發明授權多發性骨髓瘤患者護理管理系統及方法在權利要求書中公布了：1.多發性骨髓瘤患者護理管理方法，其特征在于：包括：S1：構建多發性骨髓瘤患者的數據融合平臺，通過數據融合平臺獲取多發性骨髓瘤患者的醫療數據，通過多源異構數據集對醫療數據進行整合，所述多源異構數據集包括根據互聯網完成不同地區的醫院聯網，獲取來自不同地區的醫療信息記錄的數據協議；所述構建多發性骨髓瘤患者的數據融合平臺包括通過API接口將多發性骨髓瘤患者的身體特征數據接入到多發性骨髓瘤患者護理管理系統中，將多發性骨髓瘤患者的身體特征數據進行標準化處理，所述標準化處理包括將多發性骨髓瘤患者的身體特征數據進行格式轉換；S1.1：獲取多發性骨髓瘤患者的醫療數據包括采用聯邦學習技術對標準化函數進行訓練，訓練包括在標準化數據未與外界數據發生交換情況下，訓練標準化函數的全局模型；結合標準化數據和聯邦學習技術的過程，構建標準化數據的處理流程，將標準化數據作為聯邦學習技術的輸入，并上傳至處理流程過程中的中央服務器，中央服務器包括將標準化數據進行聚合，生成全局模型，將訓練后的全局模型下發至各個局部模型，完成多發性骨髓瘤患者的醫療數據獲取；將訓練后的全局模型下發至各個局部模型的公式為： ；其中，表示第輪迭代后的全局模型參數，表示第個局部模型在第輪迭代后的局部模型參數，表示權重系數，表示學習率，表示損失函數的梯度，表示模型個數；S1.2：對醫療數據進行整合包括采用高斯混合模型對多發性骨髓瘤患者的醫療數據進行修復，修復包括使用高斯混合模型GMM對各局部模型的數據點的概率密度值進行計算，與自適應閾值進行比較；當概率密度值小于閾值時，則此時的局部模型為異常；否則，當概率密度值大于或等于閾值時，則此時的局部模型為正常；概率密度值的計算公式為： ；其中，表示概率密度值，表示高斯成分，表示多發性骨髓瘤患者的醫療數據均值，表示各局部模型的數據點，表示混合權重；當局部模型為異常時，則利用插值法對異常的局部模型進行優化，優化包括對正常局部模型前后的局部模型的數據點進行線性插值，線性插值的計算公式為： ；其中，和表示各局部模型的相鄰正常數據點，和表示各局部模型的相鄰正常數據點對應的時間戳，表示線性插值，表示時間；S2：采用治療預測模型對整合后的醫療數據進行預處理，基于醫療數據的預處理結果，對多發性骨髓瘤患者制定醫療計劃；其中，對整合后的醫療數據進行預處理包括對整合后的醫療數據進行訓練，生成治療預測模型，對整合后的醫療數據進行訓練的公式為： ；其中，表示治療預測模型，表示實際觀測值，表示第個樣本的特征向量，表示次數，表示模型參數下對樣本的預測，表示損失函數，表示第個實際觀測值，表示訓練網絡，表示模型參數；基于治療預測模型的輸出，對患者生成治療方案；S3：在多發性骨髓瘤患者護理管理系統中構建異常檢測算法，識別多發性骨髓瘤患者制定的醫療計劃，根據醫療處置決策模型對醫療計劃進行干預建議，完成多發性骨髓瘤患者的護理管理。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學第一醫院，其通訊地址為：130021 吉林省長春市新民大街1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。