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龙图腾网获悉中国人民解放军西部战区总医院申请的专利一种老年综合征智能科研数据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：CN120260940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510756696.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种老年综合征智能科研数据管理方法及系统是由王璋;杨源瑞;周媛;李莹设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种老年综合征智能科研数据管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种老年综合征智能科研数据管理方法及系统，涉及数据处理技术领域；本发明通过整合医院信息系统的结构化数据，解析非结构化文本，提取关键实体与时序关系，得到多源患者结构化数据与时序特征数据；基于老年综合征专有领域本体对数据进行清洗、标准化与术语归一化；通过拖拽变量生成专病数据矩阵，结合布尔逻辑入组规则快速筛选科研队列；采用野马优化算法动态调整随机森林模型参数，基于历史数据训练高风险预测模型，输出实时高危病例；结合SHAP值量化变量贡献度与统计检验生成科研报告；本发明解决了医疗科研数据孤岛、术语不统一、模型可解释性差的问题，实现了老年综合征数据的高效整合、精准预测与可解释分析。

本发明授权一种老年综合征智能科研数据管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种老年综合征智能科研数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、整合医院的结构化和非结构化数据，得到多源患者结构化数据和时序特征数据； 所述S1包括以下步骤： S11、设定医院信息系统集，所述医院信息系统集包含医院的各个信息系统； 通过标准化接口对接医院信息系统集中的每个信息系统，提取患者的结构化数据，得到患者结构化数据； 对患者结构化数据进行格式转换，得到格式统一的患者结构化数据； S12、使用自然语言处理技术解析非结构化数据中的文本数据，并提取关键实体和时序关系，得到结构化实体数据； 通过OCR技术扫描非结构化数据中的图片和纸质数据，得到原始文本；调用AI语义模型对原始文本进行二次清洗和结构化处理，得到结构化字段数据； 所述格式统一的患者结构化数据、结构化实体数据、结构化字段数据共同构成多源患者结构化数据； S13、整合非结构化数据中的设备数据，通过时序数据库存储动态监测指标，并与患者ID关联，得到时序特征数据； S2、构建老年综合征专有领域本体；基于老年综合征专有领域本体对多源患者结构化数据进行数据清洗、归一化，得到患者标准化术语数据； S3、根据所述患者标准化术语数据、时序特征数据，并结合科研变量需求，构建专病数据矩阵； 基于病例入组规则和专病数据矩阵，得到目标研究病历队列数据； S4、使用历史病历数据结合优化算法对初始随机森林模型进行训练、优化，得到高风险病历预测模型； 将目标研究病历队列数据输入至高风险病历预测模型，得到实时高风险病例； 所述S4包括以下步骤： S43、使用历史病历数据对初始随机森林模型进行训练，训练过程中，通过优化算法寻找初始随机森林模型的树数量，并根据训练准确度和训练准确度阈值判断初始随机森林模型的收敛性，得到最优解； 将所述最优解作为初始随机森林模型的树数量，得到高风险病历预测模型； 所述S43包括以下步骤： S431、构建野马种群，设定野马种群的规模；设定最大优化迭代次数； S432、根据所述初始随机森林的树数量，随机设定所述野马种群的初始位置，得到野马种群初始集； S433、根据所述初始随机森林的训练准确度、训练准确度阈值，定义野马种群中野马初始位置的适应度函数； S434、对野马种群初始位置集进行迭代操作，每轮迭代过程中根据适应度函数，计算所述野马种群初始位置集中每个位置的适应度值，按照适应度值从高到低，对所述野马种群初始位置集中的各个野马的位置浓度进行更新，且在每轮迭代过程中得到野马种群中的最佳野马个体位置以及全局最佳野马位置； S435、重复434，当达到最大优化迭代次数时，停止迭代，将全局最佳野马位置作为最优解 S5、对所述专病数据矩阵进行显著性分析，得到显著性分析结果；对实时高风险病例进行可解释性AI分析，得到变量贡献度数据； 根据所述显著性分析结果结合变量贡献度数据，生成科研分析报告。

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中国人民解放军西部战区总医院，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区蓉都大道270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”。