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龙图腾网获悉武汉楚誉科技股份有限公司申请的专利基于数据分析的医疗单位的自查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：CN119964744B 。

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：202510002030.4，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权基于数据分析的医疗单位的自查方法及系统是由胡涛;胡海;吴凡;陈娈;刘忠裕;龚爱华设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据分析的医疗单位的自查方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于数据分析的医疗单位的自查方法及系统，属于信息化规划技术领域。方法包括：接收并响应自查请求，调取目标医疗单位的多模态数据，多模态数据包括文本数据、影像数据、声音数据和时间序列数据；对文本数据、影像数据、声音数据和时间序列数据进行数据加工和数据融合，得到医疗数据；将医疗数据输入至自查检测模型，通过自查检测模型对医疗数据进行分析和检测，得到自查检测模型输出的检测结果；对检测结果进行分析，生成目标医疗单位的考核结果并匹配整改建议，得到目标医疗单位的自查报告。该方法能够充分利用数据中的潜在信息，实现对医疗单位的全面、个性化和精确的评估。

本发明授权基于数据分析的医疗单位的自查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的医疗单位的自查方法，其特征在于，包括： 接收并响应自查请求，调取目标医疗单位的多模态数据，所述多模态数据包括文本数据、影像数据、声音数据和时间序列数据； 对所述文本数据、所述影像数据、所述声音数据和所述时间序列数据进行数据加工和数据融合，得到医疗数据； 将所述医疗数据输入至自查检测模型，通过所述自查检测模型对所述医疗数据进行分析和检测，得到所述自查检测模型输出的检测结果，所述自查检测模型是基于大模型构建的； 对所述检测结果进行分析，生成所述目标医疗单位的考核结果并匹配整改建议，得到所述目标医疗单位的自查报告； 所述自查检测模型包括依次连接的输入层、特征提取层、表示层、多模态融合层、隐藏层、决策层和输出层，所述特征提取层连接所述多模态融合层，通过所述自查检测模型对所述医疗数据进行分析和检测，得到所述自查检测模型输出的检测结果，包括： 通过所述输入层对所述医疗数据进行编码； 通过所述特征提取层对所述医疗数据按数据模态分别进行特征提取，得到第一特征组； 通过所述表示层对所述第一特征组中的每个第一特征进行非线性变换，生成对应的高维特征表示； 通过多模态融合层，将所述第一特征组进行拼接，得到早期融合特征，并将所述高维特征表示融合成晚期融合特征，通过注意力机制对所述早期融合特征和所述晚期融合特征分配权重，得到综合特征表示； 通过所述隐藏层，对所述综合特征表示进行非线性变换，得到非线性特征表示； 通过所述决策层，对所述非线性特征表示进行模式识别，确定任务类别并执行，得到所述医疗数据中的异常模式，对所述非线性特征表示进行异常检测，得到异常医疗数据； 通过输出层，将所述异常模式和异常医疗数据映射至结果空间，得到检测结果并输出； 通过多模态融合层，将所述第一特征组进行拼接，得到早期融合特征，并将所述高维特征表示融合成晚期融合特征，包括： 通过多级注意力机制，对每个数据模态的所述第一特征根据模态层次和抽象层次进行划分，以确定低层次特征、中层次特征和高层次特征的注意力权重； 根据所述注意力权重，对所述低层次特征、所述中层次特征和所述高层次特征进行加权计算，得到早期融合特征； 通过跨模态图神经网络对每个所述高维特征表示之间进行信息传递，根据所述高维特征表示之间的交互关系，对所述高维特征表示进行融合； 通过多模态变换网络，根据所述高维特征表示的深层关联，对所述高维特征表示的融合进行优化，得到晚期融合特征； 所述隐藏层中设置有变分自编码器和解码器，通过所述隐藏层，对所述综合特征表示进行非线性变换，得到非线性特征表示，包括： 通过所述变分自编码器，对所述综合特征表示映射至潜在空间，通过所述解码器，在潜在空间对所述综合特征表示进行数据重建； 基于数据重建过程中每个数据点的重建误差和概率分布，确定异常值； 对重建的数据点进行时序分析，确定数据变化趋势； 将所述异常值和所述变化趋势作为所述非线性特征表示。

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武汉楚誉科技股份有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道特1号国际企业中心2栋6层02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”。

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