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龙图腾网恭喜同步远方(武汉)科技有限公司申请的专利一种基于AI计算的电子病历管理方法及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：CN119724463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510226413.X，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种基于AI计算的电子病历管理方法及系统是由卢璋龙;卢云;李静静;鲁萍;周兰设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI计算的电子病历管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI计算的电子病历管理方法及系统，该方法包括如下步骤：设计电子病历的通用模板；预处理患者数据；将预处理后的患者数据划分为患者数值数据和患者文本数据；标记出通用模板中所有通用内容项中的关键内容项；基于目标通用模板对患者数值数据和患者文本数据进行异常数据检测；利用命名实体识别模型从目标电子病历中提取出患者数据实体和内容项实体；结合患者数据实体和内容项实体构建目标电子病历的病历内容图网络；基于病历内容图网络对目标电子病历进行异常内容检测，若目标电子病历通过异常内容检测，则保存目标电子病历。本发明具有智能生成高质量电子病历的效果。

本发明授权一种基于AI计算的电子病历管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI计算的电子病历管理方法，其特征在于，包括如下步骤：设计电子病历的通用模板，所述通用模板中包含多个通用内容项；通过多终端采集完整的患者数据并预处理所述患者数据；将预处理后的所述患者数据输入至患者数据分类模型中，通过所述患者数据分类模型完成所述患者数据的识别分类，并根据识别分类结果从所述患者数据中划分为患者数值数据和患者文本数据，所述患者文本数据包括患者关键文本数据和患者非关键文本数据；根据所述识别分类结果标记出所述通用模板中所有所述通用内容项中的关键内容项，得到目标通用模板；基于所述目标通用模板对所述患者数值数据和所述患者文本数据进行异常数据检测，若所述患者数值数据和所述患者文本数据均通过所述异常数据检测，则以所述目标通用模板为基础并结合所述患者数值数据和所述患者文本数据生成目标电子病历；利用命名实体识别模型从所述目标电子病历中提取出患者数据实体和内容项实体；在所述实体提取模型的基础上添加用于识别实体关联关系的实体关系识别模型，构建得到实体综合识别模型，将所述实体提取模型的第一损失函数与所述实体关系识别模型的第二损失函数整合为所述实体综合识别模型的综合损失函数，所述实体关系识别模型基于支持向量机构建；基于医院数据库中预先存储的历史患者数据生成实体关系训练集，并利用所述实体关系训练集对所述实体综合识别模型进行训练，直至所述综合损失函数收敛至最小值；对所述患者数据实体进行实体规范化处理；将实体规范化处理后的所述患者数据实体输入至训练完成的所述实体综合识别模型中，通过所述实体综合识别模型提取出所述患者数据实体中的数据实体关联关系，所述数据实体关联关系包括疾病-症状关系、药物-适应症关系、治疗-效果关系和疾病-风险因素关系；根据所述目标电子病历中患者数据与所有内容项之间的匹配关系，提取出所述患者数据实体和所述内容项实体之间的病历内容关联关系；以所述患者数据实体和所述内容项实体作为实体图节点，并以所述数据实体关联关系和所述病历内容关联关系作为所述实体图节点之间的实体图节点边，构建得到所述目标电子病历的病历内容图网络；利用多层感知机识别所述病历内容图网络中是否存在局部信息矛盾，所述局部信息矛盾包括节点级别信息矛盾和边级别信息矛盾；使用图池化技术获取所述病历内容图网络的多个病历内容子图表示，并基于所有所述病历内容子图表示识别所述病历内容图网络中是否存在全局信息矛盾；若所述病历内容图网络不存在所述局部信息矛盾和所述全局信息矛盾，则根据所述关键内容项和所述患者关键文本数据从所述病历内容图网络中提取出关键子图网络；基于特征映射方法从所述关键子图网络中提取出高维拓扑特征；将所述高维拓扑特征输入至预先训练的深度异常内容识别模型，根据所述深度异常内容识别模型输出的高维特征识别结果判断所述目标电子病历是否存在异常内容，所述深度异常内容识别模型基于图神经网络模型构建；若所述目标电子病历不存在所述异常内容，则判定所述目标电子病历通过异常内容检测，并保存所述目标电子病历。

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