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龙图腾网获悉北京渐健医疗科技有限公司申请的专利一种慢性病医防融合协同管控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：CN119274808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411803239.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种慢性病医防融合协同管控系统是由赵建林;金磊;汪艳;何晓楠设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种慢性病医防融合协同管控系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种慢性病医防融合协同管控系统，属于健康数据处理技术领域，解决了现有系统对用户电子病例档案进行提取时，无法实时反映患者的健康状况变化，导致关键特征提取不准确的问题，系统包括用户端、融合云平台、医防判断模块、随访定制模块，融合云平台用于以与用户关联的归一化数据集为输入，执行风险评估模型，输出风险评估结果；本发明通过融合云平台构建基于深度学习结合注意力机制的风险评估模型，使得风险评估模型能够对用户端采集的归一化数据集识别分析，且用户端能够采集时效性好、实时反映患者健康状况的多源异构归一化数据集，从而保证了风险评估模型对慢性病医疗防控提供精准的评估路径。

本发明授权一种慢性病医防融合协同管控系统在权利要求书中公布了：1.一种慢性病医防融合协同管控系统，其特征在于，所述慢性病医防融合协同管控系统包括：用户端，用于采集多源异构的用户关联信息，并将用户关联信息实时上传至融合云平台，其中，用户关联信息包括用户基本健康信息、健康随访信息、关联家庭医生信息、慢性病控制信息、用户病历信息、用户体征监测数据；融合云平台，加载用户关联信息，基于边缘计算融合处理用户关联信息，得到归一化数据集，将归一化数据集导入预构建的专病数据库中，预构建基于深度学习结合注意力机制的风险评估模型，以与用户关联的归一化数据集为输入，执行风险评估模型，输出风险评估结果；医防判断模块，获取风险评估结果，判断风险评估结果是否超过预设的风险阈值，若超过预设的风险阈值，触发风险提醒指令，并将风险评估结果共享协同推送至用户端，若未超过预设的风险阈值，将风险评估结果推送至随访定制模块；随访定制模块，响应于风险评估结果，遍历专病数据库，索引与用户关联的随访调查信息，结合风险评估结果、随访调查信息生成慢性病智能随访计划，并将智能随访计划推送至用户端；所述获取并解析健康随访信息的方法，包括：获取健康随访信息，调取专病数据库中用户基本健康信息，基于用户基本健康信息验证健康随访信息中用户身份，判断用户身份验证是否通过；若用户身份验证通过，触发语义理解指令，加载健康随访信息，采用多通道的带阻滤波器提取健康随访信息中的非语音信号；对非语音信号进行短时傅里叶变换，获得非语音信号频谱序列，基于非语音信号频谱序列选取非语音信号中心频率，采用傅里叶变换算法计算非语音信号频谱序列的干扰幅值能量和干扰相位；其中，非语音信号频谱序列的干扰幅值能量和干扰相位通过以下公式计算： （1） （2） （3）其中，表示非语音信号频谱序列的干扰幅值能量，为非语音信号频谱序列的干扰相位，为非语音信号频谱序列重离散信号点数，为非语音信号频谱序列输入表示，为非语音信号中心频率，表示带阻滤波器的截止频率，表示非语音信号频谱序列基于傅里叶变换算法变换结果；获取非语音信号频谱序列的干扰幅值能量和干扰相位，采用带阻滤波器对非语音信号频谱序列进行L次的谐波抑制衰减，消除健康随访信息中干扰噪音信息，输出含有语音特征频率的健康随访信息；干扰噪音信息表示为： （4） （5）其中，表示干扰噪音信息，为带阻滤波器的阻带衰减，表示谐波个数，为带阻滤波器的插入损耗，分别为带阻滤波器对谐波正、负频率成分的采样角差，为语音特征频率；获取含有语音特征频率的健康随访信息，基于支持向量机结合注意力机制对健康随访信息语义理解，输出语义理解后的健康随访信息，并将健康随访信息自动收录至数据获取单元；所述基于支持向量机结合注意力机制对健康随访信息语义理解的方法，包括：加载健康随访信息，将健康随访信息划分为字、词、短语，识别与字、词、短语对应的语音特征频率；基于支持向量机的多项式核对字、词、短语对应的语音特征频率特征融合，得到融合特征向量；采用支持向量机的字符串核函数索引专病数据库中与融合特征向量关联度高的至少一组库语义向量；其中，融合特征向量与库语义向量关联度通过以下公式计算： （6）通过修正余弦相似性对融合特征向量与库语义向量关联度修正，得到融合特征向量与库语义向量相似度； （7）其中，表示融合特征向量与库语义向量相似度，表示融合特征向量与库语义向量关联度，分别表示融合特征向量的集合、库语义向量的集合，为融合特征向量的字符串核函数输出表示，为库语义向量的权重；加载融合特征向量与库语义向量相似度，判断融合特征向量与库语义向量相似度是否符合预设相似阈值，若符合预设相似阈值，选取相似度最高的库语义向量替换融合特征向量；加载至少一组库语义向量，基于库语义向量的权重对库语义向量进行加权组合分析得到随访评分矩阵，利用谱聚类算法对随访评分矩阵进行随访评分分类，整合至少一组库语义向量，得到库语义向量集及与库语义向量集关联的随访评分分类，完成健康随访信息语义理解；执行风险评估模型，输出风险评估结果的方法，具体包括：索引专病数据库中与用户关联的归一化数据集，输入层基于竞争适应加权抽样法判断归一化数据集关联用户的慢性病类型；基于通道注意力机制模块通过最大池化操作结合平均池化操作对归一化数据集特征提取，得到特征因子集；加载特征因子集以及慢性病类型，基于德尔菲法设定与慢性病类型关联的影响特征的权重，提取与慢性病类型关联的影响特征，采用敏感性分析算法计算敏感性系数；判断影响特征的敏感性系数是否超过预设的敏感性阈值，若超过预设的敏感性阈值，保留当前影响特征，整合至少一组影响特征，得到敏感特征集；加载敏感特征集，卷积模块通过7×7的第一卷积层、第二卷积层对敏感特征集中的影响特征卷积降维操作，多层感知机对影响特征进行逐元素的加权融合，输出特征融合集；隐藏层以随访评分分类为先验知识，结合遗传算法对特征融合集全局搜索，经过的Act_Logistic激活函数计算风险评估结果。

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