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龙图腾网获悉山东众阳健康科技集团有限公司申请的专利基于深度神经网络的辅助诊断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：CN114203298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202111536753.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于深度神经网络的辅助诊断方法及系统是由李涛;孙钊;吴军;冯德杰;王琪琪设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的辅助诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度神经网络的辅助诊断方法及系统，涉及人工智能技术领域，方法包括获取患者信息，将患者信息向量化；若患者信息中不包括诊断信息，将向量化的患者信息输入训练好的深度神经网络模型，基于深度神经网络模型的输出，得到若干个辅助诊断名称；若患者信息中包括诊断信息，按照预设的匹配规则，将诊断信息与预设的诊断库内的诊断名称进行匹配，得到若干个辅助诊断名称。本发明利用深度学习算法，根据患者信息进行辅助诊断，避免了诊断推荐依赖医生输入字符和输入字符后匹配到的诊断名称排序不合理的情况，为医生下诊断和采取进一步的治疗方案提供准确参考，提高医生的工作效率和患者的就医体验。

本发明授权基于深度神经网络的辅助诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的辅助诊断方法，其特征是，所述辅助诊断方法包括以下步骤： 获取患者信息，将所述患者信息向量化； 若所述患者信息中不包括诊断信息，将所述向量化的患者信息输入训练好的深度神经网络模型，基于所述深度神经网络模型的输出，得到若干个辅助诊断名称； 若所述患者信息中包括诊断信息，按照预设的匹配规则，将所述诊断信息与预设的诊断库内的诊断名称进行匹配，得到若干个辅助诊断名称； 所述辅助诊断方法在所述步骤之前还包括构建患者信息库D和诊断库D’； 所述患者信息库中包括患者ID、年龄、性别、主诉和诊断名称；所述诊断库中包括诊断名称，以及当前诊断名称在每个科室下的概率值； 患者信息库D的构建过程为：从数据库中抽取诊断对应的病例，选取诊断对应的病例数量在100到500份之间的诊断，使得D中的诊断对应的病历分布均匀，将筛选出的这些病历中的信息构建为患者信息库D，其中每条数据包括患者ID、年龄、性别、主诉和诊断名称； 诊断库D’的构建过程为：提取患者信息库D中的所有诊断集合{d}，计算{d}在每个医院科室下对应的概率，得到诊断库D'，其中，某个科室下诊断概率其中n1为该诊断在该科室下出现次数，s为该科室下诊断的总数量； 构建症状体征库Dsymp，包括症状体征及其对应的别名； 所述匹配规则具体为： 将诊断信息与诊断库中的诊断名称进行首字段匹配，得到匹配集合s1； 将诊断信息与诊断库中的诊断名称进行非首字段匹配，得到匹配集合s2； 将匹配集合s1和s2分别进行概率分析，得到对应的排序列表l1和l2； 将所述排序列表l1和l2中的诊断名称在各自列表中按照概率值大小依次排序，且两序列表的诊断名称不交叉排序，基于预设的辅助诊断名称的数量从排序中依次取值； 具体为：若诊断名称的总数量|l1|+|l2|小于要求推荐的诊断名称数量n，则将l1和l2中所有诊断全部展示，顺序为l1在前l2在后，l1中所有诊断名称按l1中的顺序依次展示，l2中所有诊断名称按l2中的顺序依次展示；若诊断名称的总数量|l1|+|l2|大于要求推荐的诊断名称数量n，我们将其分为两种情况，1|l1|大于等于n,将l1中前n个诊断名称进行展示；2|l1|小于n,将l1中诊断名称全部依次展示，将l2中前n-|l1|个排在l1后按l2中的顺序展示出来； 所述概率分析具体为： 获取患者所在科室，基于诊断库中所述科室对应的概率值，将匹配集合中的所有诊断名称基于所述概率值大小进行排序，得到排序列表； 具体为：将匹配到的诊断名称合集s1根据患者所在的科室找到s1中所有诊断名称在该科室下的概率值，根据各诊断名称的概率值由大到小将s1中所有诊断名称进行排序得到列表l1，从l1中剔除概率为0的诊断，若l1中含有医生已填过的诊断，也从l1中剔除；以同样的方法从集合s2按照s1方式得到概率列表l2。

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