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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利一种基于人工智能的泌尿外科诊疗数据智能化处理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：CN120452830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510957520.X，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于人工智能的泌尿外科诊疗数据智能化处理系统是由焦勇;崔栋设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的泌尿外科诊疗数据智能化处理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的泌尿外科诊疗数据智能化处理系统，包括如下模块：原始诊疗数据采集与预处理模块，用于采集泌尿外科患者的数据；阶段标注文本构建模块，用于构建阶段标注文本集合；图像描述结构化模块，用于构建结构化图像描述序列；跨模态语义融合模块，用于提取跨模态联合语义表示向量序列；命名实体识别模块，用于输出结构化医学实体集；实体语义图构建模块，用于构建实体语义图结构；诊疗关系抽取模块，用于输出三元组结构的诊疗关系集合；结构化封装模块，用于输出结构化诊疗数据单元；智能诊疗决策模块，用于执行病情识别、治疗路径生成与推理建议输出。本发明融合多模态语义建模与图神经推理，构建智能诊疗关系识别系统。

本发明授权一种基于人工智能的泌尿外科诊疗数据智能化处理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的泌尿外科诊疗数据智能化处理系统，其特征在于，包括如下模块： 原始诊疗数据采集与预处理模块，用于采集泌尿外科患者的结构化基本信息字段、电子病历文本和医学图像对应的描述文本； 阶段标注文本构建模块，用于根据电子病历文本和结构化基本信息字段构建阶段标注文本集合； 图像描述结构化模块，用于对医学图像描述文本执行规范化处理，构建结构化图像描述序列； 跨模态语义融合模块，用于将阶段标注文本集合与结构化图像描述序列输入至语义融合网络中，提取跨模态联合语义表示向量序列； 命名实体识别模块，用于将跨模态联合语义表示向量序列输入命名实体识别结构中，识别诊疗数据中的医学实体，并输出结构化医学实体集； 实体语义图构建模块，用于将结构化医学实体集输入图神经网络模型中，结合泌尿外科专用知识图谱，基于图卷积传播与节点语义注意机制构建实体语义图结构； 诊疗关系抽取模块，用于基于实体语义图结构，构建高置信度的候选路径集合，输出三元组结构的诊疗关系集合； 结构化封装模块，用于将诊疗关系集合与阶段标注信息进行绑定，同时融合结构化基本信息字段构建患者个体属性向量，并封装为结构化诊疗数据单元； 智能诊疗决策模块，用于将结构化诊疗数据单元输入至智能诊断模块、个性化治疗推荐模块与临床辅助决策模块中，分别用于执行病情识别、治疗路径生成与推理建议输出，并生成可用于系统终端或远程平台的智能诊疗建议报告； 所述模块之间通过如下方法实现： S1、采集泌尿外科患者的原始诊疗数据，所述原始诊疗数据包括结构化的基本信息字段、电子病历文本和医学图像对应的描述文本； S2、对电子病历文本执行分句、分段与医学术语归一化处理，结合结构化的基本信息字段与文本上下文，标注诊疗阶段标签，构建阶段标注文本集合； S3、对医学图像描述文本执行语义清洗、词汇标准化与句法结构提取，提取影像对应的解剖部位、病灶类型与诊断结论，构建结构化图像描述序列； S4、将阶段标注文本集合与结构化图像描述序列输入至集成阶段嵌入编码器与跨模态交叉注意力机制构成的语义融合网络，提取跨模态联合语义表示向量序列； S5、将跨模态联合语义表示向量序列输入命名实体识别模块，识别出诊疗数据中的医学实体； S6、将医学实体输入图神经网络，基于图卷积传播与节点语义注意机制构建实体语义图结构； S7、基于实体语义图结构，执行动态语义图剪枝与多尺度路径集成算法，提取实体间连续诊疗逻辑关系，输出诊疗关系集合； S8、将诊疗关系集合与阶段标注信息进行绑定，同时关联结构化的基本信息字段，按医学术语标准封装为结构化诊疗数据单元； S9、将结构化诊疗数据单元输入至智能诊断模块、个性化治疗推荐模块与临床辅助决策模块； 所述S6具体包括： S61、将结构化医学实体集作为节点信息输入图神经网络初始化模块，并根据医学实体之间的原始文本共现关系、段落结构关系与诊疗阶段一致性构建实体之间的边连接矩阵； S62、从预构建的泌尿外科专用医学知识图谱中提取标准实体节点、术语定义节点、概念从属关系节点与临床逻辑关系边，并将其嵌入当前图结构中形成知识增强型医学实体图； S63、将医学实体图输入图神经网络的图卷积传播单元，采用分层传播策略，依照节点拓扑结构与初始节点特征执行图卷积计算，更新每个节点的局部邻域语义特征表示； S64、在图卷积传播过程中引入节点语义注意机制，通过计算节点间的语义相似度与语境一致性对邻接边进行加权，引导特征聚合方向； S65、将每一层图卷积输出的节点嵌入向量进行残差连接与特征融合，生成多层级语义表示，并对全图进行节点向量正则化处理； S66、将图神经网络最终输出的实体节点语义表示与边关系语义表示联合封装，构建实体语义图结构。

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