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龙图腾网恭喜北京智能决策医疗科技有限公司;中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心申请的专利一种知识与数据融合的慢性病协同管理方法和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：CN119622555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510161698.3，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种知识与数据融合的慢性病协同管理方法和系统是由白雅敏;童绥俊;贾艾楠;周脉耕;张雪媛;王博;项晓颖;段宝枫设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识与数据融合的慢性病协同管理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种知识与数据融合的慢性病协同管理方法和系统，涉及医疗管理技术领域。包括生成特征数据集，利用特征增益建模方法对特征数据集进行处理，生成强化特征数据集；动态生成慢性病综合知识图谱，对知识图谱进行节点补充与权重优化，生成患者的特异性知识子图谱；利用特异性知识子图谱进行多时间序列预测，进行短期和长期趋势预测；结合预测结果，通过状态转移概率构建患者健康轨迹模型；根据所述健康轨迹模型的动态风险标注结果，结合特异性知识子图谱，综合评估患者的健康状态，并依据评估结果生成个性化管理建议。本发明协同管理平台能够促进不同医疗机构和医护人员之间的合作，实现信息共享和资源整合，提高医疗服务的整体水平。

本发明授权一种知识与数据融合的慢性病协同管理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种知识与数据融合的慢性病协同管理方法，其特征在于：包括：进行患者特征数据的多维度层次化采集，生成特征数据集，并利用特征增益建模方法对所述特征数据集中不同维度数据进行处理，生成强化特征数据集；结合医学文献、临床指南和患者群体大数据，动态生成慢性病的综合知识图谱；同时，对综合知识图谱进行个性化节点补充与权重优化，生成患者的特异性知识子图谱，并进行双向关联分析；利用所述特异性知识子图谱进行多时间序列预测，对慢性病健康指标进行短期和长期趋势预测；并结合预测结果，通过状态转移概率构建患者健康轨迹模型，反映不同健康状态的动态演变及未来风险节点；根据所述健康轨迹模型的动态风险标注结果，结合特异性知识子图谱中的节点权重和关联边，综合评估患者的健康状态，并依据评估结果生成个性化管理建议；通过所述特异性知识子图谱，进行双向关联分析包括：所述双向关联分析包括正向推导和反向验证；所述正向推导包括：根据特异性节点和边的权重，推导患者潜在健康风险，生成特异性的健康风险评估值；所述反向验证包括：基于所述正向推导结果，对图谱中低权重节点及边进行合理性验证，并动态调整特异性知识子图谱的结构。

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