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龙图腾网获悉中国人民解放军西部战区总医院申请的专利一种基于电子病历数据的肿瘤复发风险预测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：CN120544908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511030178.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于电子病历数据的肿瘤复发风险预测方法及系统是由王璋;钟雨佳;徐静雯;张子月;王若与设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电子病历数据的肿瘤复发风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于电子病历数据的肿瘤复发风险预测方法及系统，涉及电子病历数据处理分析领域，本发明通过结构化处理历史电子病历数据并建立复发风险映射模型，可基于多维特征实现个体化复发风险评估，显著降低主观判断误差；风险等级分层机制能自动区分需紧急干预与常规监测的患者，避免过度医疗或延误治疗，尤其适用于肿瘤等需长期管理的慢性病；通过周期性标志物测量与风险等级反馈，形成"评估‑干预‑再评估"的闭环管理，符合临床诊疗持续优化的需求；另外，通过预处理，为后续可直接调用预处理后的多维度特征，避免重复数据清洗工作。

本发明授权一种基于电子病历数据的肿瘤复发风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于电子病历数据的肿瘤复发风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集多个年龄段对应的若干名患者的历史电子病历数据并进行预处理； 具体包括：S11、设定若干个肿瘤治疗人群的年龄段，得到治疗人群年龄段集；根据所述治疗人群年龄段集，采集每个年龄段对应的若干名患者的历史电子病历数据以及肿瘤类型，得到历史电子病历数据集以及历史肿瘤类型数据集； S12、对所述历史电子病历数据集进行预处理，得到历史处理后电子病历数据集； 所述S12包括以下步骤： S121、对所述历史电子病历数据集进行数据分类，得到历史电子病历分类数据集；所述数据分类的分类依据包括根据结构化、半结构化以及非结构化数据进行分类； S122、对所述历史电子病历分类数据集中每个分类的数据进行预处理；预处理完成后，得到历史处理后电子病历数据集； S122中所述预处理包括对结构化与半结构化数据的术语映射和单位统一，消除了医疗机构间的数据异质性，使不同来源的电子病历具备直接可比性；通过抽取临床实体及关联关系，将自由文本转化为可分析的语义网络，支持后续肿瘤复发风险预测模型的构建； S2、按年龄段以及肿瘤类型对S1中预处理后的数据以及对应患者的肿瘤复发数据进行分类并设定对应的复发风险等级，得到历史复发风险等级分类数据集以及历史处理后电子病历分类数据集； S3、采用所述历史复发风险等级分类数据集以及历史肿瘤复发分类数据集构建肿瘤复发风险等级映射模型； S4、将当前待预测患者的电子病历数据进行预处理后输入至对应的肿瘤复发风险等级映射模型中进行映射，得到当前复发风险等级数据； S5、若当前复发风险等级数据为0时，进行肿瘤标志物参数测量，若测量结果对应的复发风险等级数据始终为0时，则无需干预；否则，选取对应的干预流程；若当前复发风险等级数据不为0时，直接选取对应的干预流程； S6、根据S5中两种情况下选取的干预流程对当前待预测患者进行治疗干预，直到复发风险等级数据为0时为止。

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