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龙图腾网获悉大连锦辉盛世科技有限公司申请的专利一种神经内科护理信息智能管理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：CN119920449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510405274.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种神经内科护理信息智能管理方法是由王雪焕;王丹丹;白钰;田希叶设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经内科护理信息智能管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及护理信息管理领域，具体涉及一种神经内科护理信息智能管理方法。该方法首先获取神经内科的每个历史患者的电子病历和不同类型的护理方案以及待测患者的电子病历，对各电子病历和护理方案进行分词处理，获得电子病历和护理方案的分词，基于各历史患者之间相同类型的护理方案的内容信息差异，对所有历史患者进行聚类，并根据待测患者的电子病历的分词在每个聚类簇中的每个历史患者的电子病历中出现的次数，以及相同分词的数量，获得待测患者和每个聚类簇之间的关联程度，并将聚类簇中的历史患者的护理方案推荐给待测患者。本发明能够为待测患者的护理方案进行针对性和个性化的推荐，提高神经内科护理信息管理的效果。

本发明授权一种神经内科护理信息智能管理方法在权利要求书中公布了：1.一种神经内科护理信息智能管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取神经内科的每个历史患者的电子病历和不同类型的护理方案以及待测患者的电子病历，分别对待测患者和各历史患者的电子病历和护理方案进行分词处理，获得电子病历和护理方案的分词； 将任意一个历史患者的任意一个类型的护理方案作为目标护理方案，对目标护理方案进行情感分析，获得目标护理方案中的每个分词的情感得分值，所述情感得分值用于反映目标护理方案中的每个分词的情感语义特征；对目标护理方案进行关键词提取，获得目标护理方案的关键词；根据目标护理方案中的每个关键词的预设邻域中各分词的所述情感得分值，获得目标护理方案的每个关键词的描述特征值，所述描述特征值用于反映每个关键词的局部范围内各分词的情感语义特征；根据任意两个历史患者的相同类型的护理方案之间相同关键词的所述描述特征值的差异以及相同关键词的数量，获得任意两个历史患者之间的护理信息差异度，所述护理信息差异度用于反映任意两个历史患者之间的护理方案的内容信息的差异，其中，第一历史患者和第二历史患者之间的护理信息差异度为第一历史患者和第二历史患者之间关于所有类型的综合信息差异系数的平均值，关于目标类型的综合信息差异系数用于反映第一历史患者和第二历史患者之间的目标类型的护理方案的信息差异，所述关于目标类型的综合信息差异系数是对第一信息差异系数和第二信息差异系数进行综合得到的，所述第一信息差异系数用于反映第一历史患者和第二历史患者之间的目标类型的护理方案的内容信息差异，所述第一信息差异系数是对第一历史患者关于目标类型的关键词集合和第二历史患者关于目标类型的关键词集合之间的Jaccard相关系数进行负相关映射得到的，所述第二信息差异系数用于反映第一历史患者和第二历史患者之间目标类型的护理方案的关键词的情感语义特征的差异，所述第二信息差异系数为第一历史患者的目标类型的护理方案和第二历史患者的目标类型的护理方案之间所有相同关键词的描述特征值的差值的绝对值的平均值，每个历史患者关于目标类型的关键词集合为每个历史患者的目标类型的护理方案的所有关键词所构成的集合，所述目标类型为任一类型；基于所述护理信息差异，对所有历史患者进行聚类，获得多个聚类簇； 将任意一个聚类簇作为目标聚类簇，根据待测患者的电子病历的每个分词在目标聚类簇中的每个历史患者的电子病历中出现的次数，以及待测患者和目标聚类簇中的每个历史患者之间的电子病历的相同分词的数量，获得待测患者和目标聚类簇之间的关联程度，所述关联程度用于反映待测患者和目标聚类簇中的历史患者之间病症表现的相似性和关联性，关联程度为对待测患者和目标聚类簇之间的整体相似度和待测患者关于目标聚类簇的整体分布广度进行综合后并进行归一化处理得到的；整体相似度为待测患者和目标聚类簇中的所有历史患者之间的病症相似度的平均值，待测患者和目标历史患者之间的病症相似度为待测患者的第一分词集合和目标历史患者的第二分词集合之间的Jaccard相关系数；第一分词集合为待测患者的电子病历的所有分词所构成的集合，目标历史患者为目标聚类簇中的任意一个历史患者，第二分词集合为目标历史患者的电子病历的所有分词所构成的集合；整体分布广度为待测患者的电子病历的所有分词关于目标聚类簇的综合分布广度的平均值，目标分词的关于目标聚类簇的综合分布广度是根据目标分词的参考历史患者的数量以及目标分词在每个参考历史患者的电子病历中出现的次数获得的，目标分词为待测患者的电子病历的任意一个分词，参考历史患者是从目标聚类簇中的所有历史患者中选取出的，目标分词在参考历史患者的电子病历中至少出现一次； 基于待测患者和各聚类簇之间的所述关联程度，将各聚类簇中的历史患者的护理方案按照不同的优先级推荐给待测患者。

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