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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江蕙康科技有限公司申請的專利一種基于大數(shù)據(jù)模型的互聯(lián)網(wǎng)在線診療數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119517286B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510098598.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H20/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)模型的互聯(lián)網(wǎng)在線診療數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是由王一鳴設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大數(shù)據(jù)模型的互聯(lián)網(wǎng)在線診療數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)模型的互聯(lián)網(wǎng)在線診療數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，涉及醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模塊采用加權(quán)提升度來分析疾病與藥物治療之間的關(guān)聯(lián)，可以精確識別疾病與藥物的相對較佳的匹配關(guān)系，提高藥物推薦的針對性和準(zhǔn)確性，在線推薦模塊利用候選藥物對，并結(jié)合患者的實時治療情況，基于動態(tài)條件概率動態(tài)分析藥物在不同時間段內(nèi)的恢復(fù)效果，這一機制不僅確保了推薦的藥物與患者當(dāng)前病情高度匹配，還能夠根據(jù)患者的反饋數(shù)據(jù)調(diào)整藥物選擇。系統(tǒng)通過對歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)處理，結(jié)合數(shù)據(jù)稀疏性進(jìn)行優(yōu)化，有效避免了傳統(tǒng)系統(tǒng)中因數(shù)據(jù)稀疏或數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致的推薦不準(zhǔn)確問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)模型的互聯(lián)網(wǎng)在線診療數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)模型的互聯(lián)網(wǎng)在線診療數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其特征在于：包括數(shù)據(jù)收集模塊、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模塊、在線推薦模塊、誤差反饋模塊以及優(yōu)化模塊；數(shù)據(jù)收集模塊用于利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，收集待診療患者的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，并通過互聯(lián)網(wǎng)在線診療過程，獲取當(dāng)前待診療患者的疾病，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，收集與待診療患者患有相同疾病患者的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后，生成數(shù)據(jù)庫；關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模塊用于基于數(shù)據(jù)庫構(gòu)建大數(shù)據(jù)模型，基于大數(shù)據(jù)模型，分析相應(yīng)疾病與各類型藥物治療之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以構(gòu)建加權(quán)提升度Jtd，基于加權(quán)提升度Jtd數(shù)值，確定候選對；關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模塊包括稀疏數(shù)據(jù)處理單元和關(guān)聯(lián)分析單元；稀疏數(shù)據(jù)處理單元用于根據(jù)非目標(biāo)患者的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，分析各項集在數(shù)據(jù)庫內(nèi)的出現(xiàn)狀態(tài)，以計算獲取加權(quán)支持度Jzcd，加權(quán)支持度Jzcd通過以下公式獲取： ；式中，反映疾病X和第i項集內(nèi)相應(yīng)類型藥物Y同時出現(xiàn)的頻率，n表示數(shù)據(jù)庫內(nèi)總項集數(shù)，i=1、2、3、...、n，表示第i項集的權(quán)重值，表示指示函數(shù)，若疾病X與第i項集內(nèi)相應(yīng)類型藥物Y同時出現(xiàn)，則取值為1，否則為0；其中，根據(jù)數(shù)據(jù)庫內(nèi)各項集的稀疏程度調(diào)整權(quán)重，以獲取相應(yīng)項集的權(quán)重值，其中，以第i項集的權(quán)重值為例，計算獲取第i項集的權(quán)重值： ；關(guān)聯(lián)分析單元用于根據(jù)非目標(biāo)患者的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，并結(jié)合加權(quán)支持度Jzcd，分析相應(yīng)疾病與各類型藥物治療之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以計算獲取加權(quán)提升度Jtd，加權(quán)提升度Jtd具體通過以下公式獲取： ；式中，表示疾病X出現(xiàn)的頻率，表示第i項集內(nèi)相應(yīng)類型藥物Y出現(xiàn)的頻率；在線推薦模塊用于基于候選對，并結(jié)合數(shù)據(jù)庫內(nèi)與待診療患者患有相同疾病患者的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，動態(tài)分析使用候選對內(nèi)各類型藥物治療在各個時段內(nèi)的恢復(fù)情況，以構(gòu)建動態(tài)條件概率Dtgz，通過動態(tài)條件概率Dtgz，對相應(yīng)藥物進(jìn)行優(yōu)先推薦作業(yè)；誤差反饋模塊用于對在線推薦模塊中所優(yōu)先推薦的藥物推薦給待診療患者，并實時監(jiān)測待診療患者在使用相應(yīng)藥品時的恢復(fù)狀態(tài)，以獲取待診療患者完全恢復(fù)時的時間，根據(jù)待診療患者完全恢復(fù)時的時間，確定實際時差Sc；優(yōu)化模塊用于基于實際時差Sc，優(yōu)化在線治療方案。

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