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龙图腾网获悉兵器工业卫生研究所申请的专利基于深度学习的消化道出血风险评估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：CN120878239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511367003.3，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于深度学习的消化道出血风险评估系统是由乔炜;李金燕;刘雯雯;朱可;李艳艳;李梦园;刘仕静;刘静静设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的消化道出血风险评估系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据挖掘技术领域，具体涉及基于深度学习的消化道出血风险评估系统，本申请首先对非结构性的文本数据进行预处理，确定其中的关键词和非关键分词；而后结合文本数据变化所表征的风险特征以及阿司匹林对出血风险的影响，在文本形式的维度上进行形式风险特征值的确定；而后结合文本数据的语义信息与消化道出现风险对应的各个风险环节的文本语义进行关联性分析，在语义信息的维度上进行语义风险特征值的确定；最后结合形式风险特征值和语义风险特征值，确定每个文本评估维度的注意力权重，并根据注意力权重调节神经网络模型，使得输出的消化道出血风险评估系数的准确性更高。

本发明授权基于深度学习的消化道出血风险评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的消化道出血风险评估系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集预处理模块，用于在医疗数据库中，获取消化道出血患者在每个文本评估维度上的每份文本数据；提取所述文本数据中的关键词和所有的非关键分词； 风险特征值确定模块，用于在每个文本评估维度下，依次将当前文本数据中的每种关键词作为目标词； 根据每份文本数据中存在目标词的所有句子中的非关键分词的数量的均值，确定目标词在每份文本数据中的描述词量；将每份文本数据中所有种类的关键词组成的集合，作为对应的关键词集合；根据当前文本数据与上一份文本数据之间的关键词集合重合情况以及描述词量的相对减少情况，确定当前文本数据中目标词的症状描述系数； 将当前文本数据的记录时刻与前一个文本数据的记录时刻之间的时间间隔长度进行负相关映射，确定当前文本数据的时间间隔系数； 根据当前文本数据的记录时刻与消化道出血患者最近一次阿司匹林用药日期之间的时间间隔，确定当前文本数据的危险发展系数； 根据所述危险发展系数、所述时间间隔系数与所述症状描述系数之间的乘积，确定当前文本数据中目标词的加权结构性风险特征值； 在每个文本评估维度下，根据当前文本数据中所有种关键词的加权结构性风险特征值的均值，确定对应的形式风险特征值； 在每个文本评估维度下，通过word2vec将当前文本数据中的所有关键词转化为词向量形式，确定每个关键词的词向量； 根据每个关键词的词向量与其他每个关键词的词向量之间的余弦相似度，确定对应的语义相似度；在所述当前文本数据中，以关键词之间的语义相似度的负相关映射值为聚类距离进行层次聚类，得到至少两个关键词聚类簇； 根据每个关键词聚类簇中所有关键词的词向量的均值向量，确定对应的中心向量；根据每个关键词聚类簇中所有关键词之间对应的所有语义相似度的均值，确定对应的风险得分； 根据所述中心向量与各个风险环节的预设基准词向量之间的向量相似分布情况，确定每个关键词聚类簇的风险关联强度； 根据所述风险关联强度与所述的风险得分之间的乘积，确定每个关键词聚类簇的局部风险特征值；根据所有关键词聚类簇的局部风险特征值的均值，确定每个文本评估维度的语义风险特征值； 消化道出血风险评估模块，用于根据所述形式风险特征值和所述语义风险特征值，确定每个文本评估维度的注意力权重；根据所述注意力权重调节神经网络模型，输出消化道出血患者当前时刻下的消化道出血风险评估系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人兵器工业卫生研究所，其通讯地址为：710065 陕西省西安市雁塔区丈八东路12号兵器工业总医院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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