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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种非心脏手术的心脑血管风险术前评估方法、装置、设备及存储介质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：CN120221097B 。

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：202510694400.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种非心脏手术的心脑血管风险术前评估方法、装置、设备及存储介质是由王书强;袁斌;林君豪;刘克玄设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非心脏手术的心脑血管风险术前评估方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种非心脏手术的心脑血管风险术前评估方法、装置、设备以及存储介质。所述方法包括：对目标患者的多模态术前数据进行特征提取，得到多模态数据特征；利于基于跨模态全局交叉注意力的术前特征融合模块对所述多模态数据特征进行跨模态交互处理以及全局建模与融合，得到心脑血管风险特征；将所述心脑血管风险特征输入基于多维重构损失的心脑血管风险评估模块，所述心脑血管风险评估模块以所述待预测风险的综合定量评估为指导，并基于多维重构损失输出心脑血管风险术前评估结果。本申请提高了非心脏手术的心脑血管风险术前评估的效率与精确度，优化了多模态数据特征的提取和融合流程，提升了模型对心脑血管风险的术前评估能力和泛化能力。

本发明授权一种非心脏手术的心脑血管风险术前评估方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种非心脏手术的心脑血管风险术前评估方法，其特征在于，包括： 利于基于预训练大模型的术前知识图谱增强模块将目标患者的电子病历记录文档链接到知识图谱，构造目标患者的术前知识图谱，并利用预训练大模型对所述术前知识图谱进行风险预测，得到待预测风险的综合定量评估； 分别利于基于特征聚合图卷积的术前特征全局交互模块、基于多级低秩矩阵分解的术前图像特征提取模块以及基于并行时频耦合的术前时序数据特征提取模块对目标患者的多模态术前数据进行特征提取，得到多模态数据特征；其中，所述多模态术前数据包括电子健康记录数据、术前医学图像数据以及术前时间序列数据，所述多模态数据特征包括数值型和种类型术前电子健康数据特征、术前图像数据特征以及术前时序数据特征； 利于基于跨模态全局交叉注意力的术前特征融合模块对所述多模态数据特征进行跨模态交互处理以及全局建模与融合，得到完整的心脑血管风险特征； 将所述心脑血管风险特征输入基于多维重构损失的心脑血管风险评估模块，所述心脑血管风险评估模块以所述待预测风险的综合定量评估为指导，并基于多维重构损失输出目标患者的非心脏手术的心脑血管风险术前评估结果； 所述利于基于预训练大模型的术前知识图谱增强模块将目标患者的电子病历记录文档链接到知识图谱，构造目标患者的术前知识图谱，并利用预训练大模型对所述术前知识图谱进行风险预测，得到待预测风险的综合定量评估，具体为： 利用问题引导大型语言模型从所述电子病历记录文档中提炼出关键信息，对所述关键信息进行实体识别，将识别到的每个实体链接到所述知识图谱中的对应节点，并根据实体类型和贡献调整对应节点对相关性权重，得到目标患者的术前知识图谱； 利于基于预训练大模型的协同风险预测模块将所述术前知识图谱转化为半结构化知识图谱，并将所述半结构化知识图谱输入预训练大模型，利用所述预训练大模型对待预测风险与各个相关维度之间的关联性进行定量评估，得到待预测风险的综合定量评估。

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