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龙图腾网恭喜卫美健康科技(北京)有限公司申请的专利一种AI辅助问诊方法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：CN119446486B 。

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：202411492347.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种AI辅助问诊方法是由王军;韩霞;郝洁设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AI辅助问诊方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种AI辅助问诊方法，涉及智能问诊技术领域，本发明通过动态加权模型和患者个体特征的结合，实现个性化诊断，患者的电子健康记录和病史数据不再仅仅作为静态参考，而是直接影响每个症状在诊断中的权重，能够根据不同患者群体动态调整症状的重要性，通过个体化动态加权，能够更精准地识别患者的高危症状，并根据其个体特征做出合理的诊断推断，从而大幅减少误诊或漏诊的可能性，同时引入了症状关系图谱，能够将不同症状之间的相互依赖关系可视化，症状关系图谱通过节点和边的形式呈现症状之间的关联度，医生可以通过图谱迅速了解患者的整体症状表现和潜在病因，从而更加高效、准确地进行诊断。

本发明授权一种AI辅助问诊方法在权利要求书中公布了：1.一种AI辅助问诊方法，其特征在于：包括，步骤S1，患者信息收集，通过患者的电子健康记录和病史收集患者的个体特征，个体特征包括年龄、性别、既往病史、用药史；步骤S2，基于个体特征进行动态症状加权，结合步骤S1收集的患者个体特征，对每种症状进行动态加权，构建针对患者个体特征动态调整后的症状权重模型；步骤S2中症状权重模型构建方式为：设定每个症状Si的基础权重为根据患者个体特征对基础权重进行修正，将个体特征按类别进行处理，包括年龄A、性别G、病史H和用药史M，则动态调整后的症状权重wi为： 其中，wi表示症状Si的最终动态权重，αA，αG，αH，αM分别为年龄、性别、病史和用药史的权重调整系数，gAA，gGG，gHH，gMM为不同个体特征影响函数；步骤S2中每个影响函数根据不同的个体特征进行定义：年龄影响函数gAA：其中，A表示患者的年龄，A0表示某一疾病的参考年龄值，Amax，Amin表示在不同年龄段的上下限；性别影响函数gGG：若为男性，则gGG＝βm，若为女性，则gGG＝βf，其中G表示患者的性别，βm，βf表示男性和女性的性别影响系数，代表症状在不同性别中的特异性；病史影响函数gHH：gHH＝∑jγj·hjH，其中，H表示患者的既往病史，γj表示某一病史与当前症状的关联强度，hjH表示某个特定病史的影响函数，该函数基于特定病史与症状的关联概率进行定义；用药史影响函数gMM：gMM＝∑kδk·mkM，其中，M表示患者的用药史，δk表示某种药物对症状的影响权重，mkM表示用药对症状的具体影响函数，反映用药对患者病理反应的调节作用；步骤S2中症状权重模型构建方式还包括：添加正则化项Ωwi平衡调整后的症状权重： 其中，Ωwi表示正则化项，λ表示正则化系数，控制正则化项的影响程度；步骤S3，构建针对患者的症状关系图谱，基于步骤S2的动态加权结果，结合给患者远程问诊的实时症状表现，生成个体化的症状关系图谱；图谱结构包括以下种类的症状节点：单一症状节点，对应患者的独立症状；复合症状节点，将关联较强的症状组合为一个簇；关键症状节点，在特定疾病中具有高度指示性的核心症状；辅助症状节点，次要的症状，不单独作为疾病指示的症状；动态症状节点，根据患者情况实时变化的症状节点；并发症节点，即潜在并发症的节点，表示症状的恶化可能引发的并发症；步骤S3中构建个体化的症状关系图谱方式为：根据患者当前表现的症状，构建初始的症状节点集合，每个症状Si对应一个图的节点vi，节点与症状的动态加权结果相结合，初步设置节点的权重，wvi＝wi其中，vi是图中与症状Si对应的节点，wvi是节点vi的权重，取自步骤S2中得到的症状Si的动态权重wi；症状Si和Sj之间的边权重wvi,vj表示两种症状之间的关联度，定义症状Si和Sj之间的关联度ρij为：ρij＝βij·1+αA·gAA+αG·gGG+αH·gHH，其中，ρij是症状Si和Sj之间的关联度，值越高表示两个症状关联越强，βij是基础关联度，表示两个症状在普通患者中的基础关联强度，αA、αG、αH分别是年龄、性别和既往病史的影响系数，gAA、gGG、gHH为相应的特征影响函数；通过关联度ρij计算症状之间的边权重： 其中，wvi,vj是症状Si和Sj之间的边权重，wvi、wvj分别为节点vi和vj的权重，即症状Si和Sj的动态加权值，ρij为步骤S2中计算出的症状关联度；步骤S4，对症状图谱进行VR展示，将步骤S3构建的个体化症状关系图谱通过VR技术进行可视化展示；步骤S5，多症状预测，基于步骤S4调整后的症状权重和症状关系图谱，通过机器学习模型进行多症状疾病预测，结合患者的个体特征和当前症状，预测最可能的疾病及其潜在并发症。

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