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龙图腾网恭喜四川大学华西医院;北京贝马科斯技术有限公司申请的专利脑卒中智能分期方法、装置及存储介质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：CN119517386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510090503.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权脑卒中智能分期方法、装置及存储介质是由李玲;孙鑫;李好;罗小超;姚明宏;刘艳梅;马敏;张晨;占小平;刘军;许敏;马玉;刘佳利;秦璇;向浒侬设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑卒中智能分期方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及脑卒中智能分期方法、装置及存储介质，应用于医学信息技术领域，包括：通过现有的电子病历系统获取患者的主诉、现病史和诊断信息，基于预训练好的疾病分类模型判断患者是否因脑梗死或脑出血入院，若是，则将患者的主诉数据输入到预训练好的时间实体识别模型中获取症状描述及其对应的发病时间，然后进行症状描述标准化处理，在预设置的脑卒中症状标准库中匹配筛选和脑卒中相关的症状及其对应时间，并根据预设置的脑卒中发病时间规则确定脑卒中发病时间；最后根据设置的脑卒中疾病分期规则进行患者的脑卒中疾病分期；从而解决现有技术中，脑卒中疾病分期依赖于有经验的临床医生通过人工经验总结，费时费力，同时成本较高的问题。

本发明授权脑卒中智能分期方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.脑卒中智能分期方法，其特征在于，所述方法包括：从电子病历系统中获取患者的主诉、现病史以及诊断数据；对所述主诉、现病史以及诊断数据进行预处理；将预处理后的主诉、现病史以及诊断数据输入到预训练好的疾病分类模型中，若所述预训练好的疾病分类模型的输出为脑出血或脑梗死；将该患者的主诉数据输入到预训练好的时间实体识别模型中，所述预训练好的时间实体识别模型输出症状描述及其对应的发病时间和症状时间类别三元组；将所述症状描述及其对应的发病时间和症状时间类别三元组输入到预训练好的症状标准化匹配模型中，所述预训练好的症状标准化匹配模型根据预设的标准输出格式输出标准化症状描述、发病时间以及症状时间类别；通过所述标准化症状描述在预设置的脑卒中症状标准库中进行匹配筛选，获取脑卒中发病症状及其发病时间和症状时间类别；若存在同一发病症状对应多个发病时间的情况，则根据所述症状时间类别以及预设的脑卒中发病时间规则对多个发病时间进行筛选，确定脑卒中疾病分期所需的发病时间；通过预设置的脑卒中疾病分期规则对所述脑卒中发病症状及其对应的发病时间进行判断，获取患者的脑卒中疾病分期结果。

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