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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院申请的专利电子病历信息提取的方法、系统、设备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：CN119740558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510258525.3，技术领域涉及：G06F40/16；该发明授权电子病历信息提取的方法、系统、设备及存储介质是由董一颍;刘敏超;宋珂鑫;史玮;郭鑫鑫;李卓尔设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本电子病历信息提取的方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电子病历信息提取的方法、系统、设备及存储介质，一般涉及数据处理技术领域。该方法包括：通过电子病历信息提取模型中的第一子模型提取第一文字特征，并通过第一子模型提取第一图片特征；通过电子病历信息提取模型中的第二子模型对第一电子病历信息中的文字特征和第一电子病历信息中图像特征进行处理，识别第一文字特征中的第二文字特征和第一图片特征中第二图片特征；通过电子病历信息提取模型中的第三子模型识别对第二文字特征和第二图片特征识别，获取第一电子病历信息对应的实体信息；通过电子病历信息提取模型中第四子模型按照预定义结构化格式处理实体信息，生成结构化信息。能够缩短医生的诊断时长，提升医生的诊断效率。

本发明授权电子病历信息提取的方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电子病历信息提取的方法，其特征在于，包括： 通过电子病历信息提取模型中的第一子模型提取第一电子病历信息中的第一文字特征，并通过所述第一子模型提取所述第一电子病历信息中的第一图片特征，所述第一子模型为Word2Vec模型和归一化模型； 通过所述电子病历信息提取模型中的第二子模型对所述第一电子病历信息中的文字特征和所述第一电子病历信息中的图像特征进行处理，识别所述第一文字特征中的第二文字特征和所述第一图片特征中的第二图片特征，所述第二子模型为多任务模型，所述多任务模型包括BERT模型、LSTM模型、CNN模型，所述第二文字特征为第一文字特征中部分文字特征或者全部文字特征，所述第二图片特征为第一图片特征中的部分图片特征或者全部图片特征； 通过所述电子病历信息提取模型中的第三子模型对所述第二文字特征和所述第二图片特征识别，获取所述第一电子病历信息对应的实体信息，所述实体信息包括：用户信息、用户状态、用户状态的结论性信息，所述第三子模型包括多通道自注意力模型； 通过所述电子病历信息提取模型中的第四子模型按照预定义结构化格式处理所述实体信息，生成结构化信息，所述结构化信息用于按照预设格式展示实体信息中的关键信息，所述第四子模型为结构化模型，其中，根据所述实体信息、所述实体信息中的实体关系以及实体边界，确定所述实体信息中的关键信息，并生成所述结构化信息。

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