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龙图腾网获悉厦门大学附属翔安医院申请的专利一种基于超图的电子病历文本分析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：CN119230043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411319544.4，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种基于超图的电子病历文本分析方法是由成睿;徐征设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超图的电子病历文本分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超图的电子病历文本分析方法，具体包括如下步骤：步骤一、数据采集：确定数据采集的来源，通过与数据源的接口或API进行通信，自动收集医疗对话记录，并将采集到的数据安全地存储在数据库或数据仓库中；步骤二、数据预处理：对数据进行数据清洗、格式化标准、去重、数据分割、特征提取、数据转换、数据增强和敏感信息脱敏；本发明涉及电子病历文本技术领域，本发明提供一种电子病历文本处理技术，旨在改善实体识别和关系抽取任务中负样本对模型性能的影响。通过利用基于跨度的联合实体关系抽取中的多任务学习方法，解决当前模型在处理非实体跨度或不相关跨度对时性能下降的问题。

本发明授权一种基于超图的电子病历文本分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超图的电子病历文本分析方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤一、数据采集：确定数据采集的来源，通过与数据源的接口或API进行通信，自动收集医疗对话记录，并将采集到的数据安全地存储在数据库或数据仓库中； 步骤二、数据预处理：对数据进行数据清洗、格式化标准、去重、数据分割、特征提取、数据转换、数据增强和敏感信息脱敏； 步骤三、将预处理过的数据输入到实体关系抽取框架，实现病历文本实体关系识别并提取，完成对诊断对话系统和电子病历的自动记录； 步骤四、经过文本实体关系提取后，将识别出的实体和提取出的关系输入到基于文本属性的超图上的节点分类模型中，根据病历文本的特点和任务需求，将实体作为超图的节点，关系作为超图的超边，将实体识别和关系提取的结果整合到超图中，超边连接多个节点，反映节点之间的关联关系，完成文本分类任务； 所述实体关系抽取框架包括有向量表示、跨度表示、实体识别和关系提取，所述实体识别和关系提取集成形成多任务框架； 向量表示，向量表示层采用微调的预训练BERT提取上下文信息，输入句子经过字节对BPE编码，并被分割成n个令牌的序列，BPE令牌通过BERT的内部传播，产生长度为n+1的嵌入序列E：E＝e[CLS],e1,e2,...,en，其中e[CLS]表示整个句子上下文的嵌入表示，每个嵌入向量其中d1表示嵌入维数； 跨度表示，跨度表示层利用BERT生成的标记的嵌入来表示跨度，在不同的跨度中保持一致的表示维度s∶＝ei,ei+1,...,ej，对s应用一个融合过程，在融合过程中使用最大池化： 模型设置最大跨度长度L，为了降低复杂度，使用宽度嵌入矩阵将宽度信息w合并到融合的跨度表示j中，不同宽度的跨度对表示有不同的贡献： 其中，°表示向量的拼接，wk由训练模型得到的宽度嵌入矩阵推导而来； 多任务框架包括识别任务和分类任务： 识别任务，识别任务用于确定当前跨度或跨度对是否确实是实体或是否存在某种关系；选择使用二值交叉熵作为损失函数，定义如下： 其中，q∈{0,1}表示跨度或跨度对的真实类别，其中0表示负样本，1表示正样本，p∈[0,1]是模型对q＝1作为真实类别标识时的估计概率； 因此，识别任务的损失计算如下： 分类任务，为了增强多任务学习损失格局的多样性，防止两个任务退化为单个任务，选择成对排序损失函数作为分类任务的损失函数；该成对排序损失函数与其他形式的交叉熵损失具有相同的任务目标，但具有不同的优化方向； 给定跨度的表示r，以及实体类集合C或关系类集合C，使用点积计算类标签x∈C的分数： scorec＝rT[Wclasses]c； 其中Wclasses是要学习的矩阵，命中的列数是类的数量，[Wclasses]c是对应于类c的列向量，其维数等于r的维数； 对于一个跨度，其中y+是正确的标签，y-不是，和分别定义为y+和y-的分数；则秩损失的计算公式为： 其中γ是比例因子，m+和m-是边际，对于非实体类或不相关的实体对，只计算L-来惩罚不正确的预测；在训练步骤中，排序损失在所有错误类别中只选择得分最高的错误类别；然后，对两两排序损失进行优化： Loss2＝∑L++L-； 最后，所使用的多任务框架的损失函数表示为： Loss＝αLoss1+βLoss2。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门大学附属翔安医院，其通讯地址为：361000 福建省厦门市翔安区翔安东路2000号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。