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龙图腾网获悉四川迪迪得科技有限公司申请的专利一种医疗档案管理方法及系统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：CN119719041B 。

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：202411757781.9，技术领域涉及：G06F16/16；该发明授权一种医疗档案管理方法及系统是由李明珠;邹明超;孙建爱设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医疗档案管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医疗档案管理方法及系统，涉及大数据分析技术领域，通过生成了全面的特征向量集合Fp。通过与历史病例的特征对比，获取历史病例与患者的相似度XS，计算历史病例的特征聚合程度，获得特征集中度D，并通过对特征集中度D的整合生成特征集中度关联数据集R。并以此为基础建立了树状关联图，从而帮助医生在管理和检索患者档案时快速识别出最相关的历史病例，优化了医疗档案的管理效率，尤其在解决现有医疗档案管理中检索效率低、数据组织松散以及无法有效关联患者与历史病例的不足方面，展现出显著优势。医生能够迅速定位出与患者特征高度匹配的历史病例，大幅缩短了检索时间，并提升了个性化医疗决策的精准度。

本发明授权一种医疗档案管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种医疗档案管理方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、通过建立医院登记系统和电子病例系统的通信通道，进行提取患者信息，包括个人信息、诊断结果、检查报告、治疗记录和病患并发症记录，组成特征向量集合Fp； S2、基于特征向量集合Fp提取出病患类型，再与历史病例中的相同病患类型下的病例特征进行比较，获取历史病例和特征向量集合Fp之间的相似度XS，组成病例相似度矩阵S； S3、根据获取的病例相似度矩阵S将患者进行相似度等级分类，并建立患者与病例相似度矩阵S中的历史病例的关联关系，生成分类结果集C； S4、根据分类结果集C以及相似度矩阵S进行分析患者对历史病例的关联关系，通过计算分类中所有历史病例，获取特征集中度D，再对特征集中度D进行整合，组成特征集中度关联数据集R； 其中，S4、根据分类结果集C以及相似度矩阵S进行分析患者对历史病例的关联关系，通过计算分类中所有历史病例，获取特征集中度D＝{D1，D2}，具体通过将当前患者的特征向量集合Fp与分类结果集C行对比计算，获取一级关联历史病例特征合集Fhist1的特征集中度D1和二级关联历史病例特征合集Fhist2的特征集中度D2； 其中，将计算获取的特征集中度D1与一级关联历史病例特征合集Fhist1进行下标关联，将计算获取的特征集中度D2与一级关联历史病例特征合集Fhist2进行下标关联，组成特征集中度关联数据集R＝{R1，R2}，其中，R1表示第一特征集中度关联数据集，具体为R1＝{D1∪Fhist1}；R2表示第二特征集中度关联数据集，具体为R2＝{D2∪Fhist2}； 所述一级关联历史病例特征合集Fhist1的特征集中度D1和二级关联历史病例特征合集Fhist2的特征集中度D2通过以下计算公式获取： 式中，n1和n2分别表示一级关联历史病例特征合集Fhist1和二级关联历史病例特征合集Fhist2中的历史病例样本总数，j表示第j个历史病例样本，m特征总数，Fhist1j,w和Fhist2j,w分别表示一级关联历史病例特征合集Fhist1和二级关联历史病例特征合集Fhist2中第j个历史病例样本的第w个特征值，Fpw表示特征向量集合Fp中第w个特征参数； S5、根据特征集中度关联数据集R进行排序，获取排序后特征集中度关联数据集R进行建立树状关联图。

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