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龙图腾网获悉四川省肿瘤医院申请的专利一种基于人工智能的静脉置管匹配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：CN120432077B 。

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：202510934964.1，技术领域涉及：G16H20/17；该发明授权一种基于人工智能的静脉置管匹配方法及系统是由王林玲;肖红英;何青霞设计研发完成，并于2025-07-08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静脉置管匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗辅助技术领域，公开了一种基于人工智能的静脉置管匹配方法及系统，实时通过人体成分分析设备获取患者上肢和下肢的水分比重数据，同时采集患者的抽血测血栓指标数据；对采集到的水分比重数据和血栓指标数据进行数据清洗，去除异常值和噪声，经归一化后得到待分析数据；构建SVCS风险预测模型，输入患者的待分析数据，通过SVCS风险预测模型输出SVCS风险概率值；基于SVCS风险概率值和患者临床特征，通过置管匹配模型生成置管部位分配建议；本发明结合患者的上肢和下肢水分比重数据以及血栓指标，能够在置管前对患者进行全面、准确的评估，提前判断患者是否适合上半身置管，提高置管的安全性和有效性。

本发明授权一种基于人工智能的静脉置管匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的静脉置管匹配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 实时通过人体成分分析设备获取患者上肢和下肢的水分比重数据，同时采集患者的抽血测血栓指标数据； 对采集到的水分比重数据和血栓指标数据进行数据清洗，去除异常值和噪声，经归一化后得到待分析数据； 构建SVCS风险预测模型，输入患者的待分析数据，通过SVCS风险预测模型输出SVCS风险概率值； 基于SVCS风险概率值和患者临床特征，通过置管匹配模型生成置管部位分配建议； 所述SVCS风险预测模型采用MC-GNN神经网络构建得到，MC-GNN神经网络包含两层GCN层和一层全连接层； 在通道1中输入为拓扑图的节点特征矩阵和邻接矩阵，经过第一层GCN提取指标间的空间关联特征； 在通道2中输入为时序图的节点特征矩阵和时序邻接矩阵，经过第一层GCN提取指标的时间序列特征； 将两个通道的输出特征拼接进行特征融合，最后通过全连接层输出SVCS风险概率值； 所述拓扑图节点包括上肢水分比、下肢水分比以及血栓指标，节点之间的边表示指标之间的相关性，其中通过计算皮尔逊相关系数确定相关性，相关系数绝对值大于0.3的指标之间建立无向边，权重为相关系数值； 所述时序图中每个指标在不同时间点的值作为节点，节点之间按时间顺序建立有向边，权重为时间间隔的倒数； 将患者的SVCS风险概率值与临床特征数据进行整合并转换为状态向量，输入置管匹配模型； 置管匹配模型采用多目标强化学习框架，将置管部位选择视为决策动作，以置管成功率、并发症风险、操作时间、患者舒适度为核心优化目标； 基于状态向量和预设权重，计算各置管部位的综合得分，以得到置管部位分配建议。

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