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龙图腾网获悉西安大兴医院申请的专利一种基于多模态数据融合的重症医学科患者监控管理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：CN120954764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511454388.7，技术领域涉及：G16H80/00；该发明授权一种基于多模态数据融合的重症医学科患者监控管理系统是由秦彦昌;徐君;简红利设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的重症医学科患者监控管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学重症监控管理系统技术领域，具体涉及一种基于多模态数据融合的重症医学科患者监控管理系统，包括：生理特征提取模块，采集第一特征集并处理为含脑电熵值与脑灌注压的第二特征集；病理状态解耦模块，反算观测向量，结合药理基线与药物剂量算药理性应激向量，剥离后得病理性向量并生成病理指数；演化趋势预测模块，据病理性向量时序数据预测风险因子；闭环干预决策模块，结合病理指数与风险因子，依第二映射关系算药物剂量调整量，更新输注速率实现闭环调控，本发明通过多模态数据融合及模块协同，剥离药理性应激，生成病理指数以精准判断病情，还能主动预测风险并结合病理指数自动调整药物剂量，提升重症患者管理效率与安全性。

本发明授权一种基于多模态数据融合的重症医学科患者监控管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的重症医学科患者监控管理系统，其特征在于，包括：生理特征提取模块，用于采集表征患者多维度生理状态的第一特征集，并基于预设的第一映射关系，将所述第一特征集处理为包含脑电熵值与脑灌注压的第二特征集； 病理状态解耦模块，用于依据所述第二特征集反算得到观测生理状态变化向量，并基于系统预设的药理生理响应基线与当前药物剂量变化，计算预测药理性应激向量；通过从所述观测生理状态变化向量中剥离所述预测药理性应激向量，获得病理性应激向量，进而结合动态调整的病理性应激阈值，生成表征病情恶化程度的病理指数； 演化趋势预测模块，用于基于所述病理状态解耦模块输出的病理性应激向量的时序数据，预测并输出表征患者未来病理状态的风险预测因子； 闭环干预决策模块，用于结合所述病理指数与所述风险预测因子，并依据预设的第二映射关系，计算得出药物剂量调整量，将所述药物剂量调整量用于更新当前药物输注速率，以实现闭环调控； 所述生理特征提取模块用于采集的所述第一特征集进一步包括平均动脉压和颅内压；所述第一映射关系具体为：通过对所述平均动脉压与所述颅内压进行相减运算，生成所述脑灌注压； 其特征在于，所述病理状态解耦模块用于计算所述预测药理性应激向量的过程包括：首先获取为表征个体药物敏感性而预设的所述药理生理响应基线，再结合所述当前药物剂量变化，预测由该剂量变化所引起的理论生理状态变动，并将该理论生理状态变动设定为所述预测药理性应激向量； 所述病理状态解耦模块用于生成所述病理指数的过程包括：首先计算所述病理性应激向量的模长，其次获取所述动态调整的病理性应激阈值，最终通过计算所述病理性应激向量的模长与所述病理性应激阈值的比值，得到所述病理指数； 所述演化趋势预测模块内置长短期记忆网络模型；所述演化趋势预测模块还用于：将所述病理性应激向量的时序数据与体温、炎症指标等辅助临床参数的时序数据整合，构建病理演化特征数据集；将所述病理演化特征数据集输入至所述长短期记忆网络模型，其输出即为所述风险预测因子； 演化趋势预测模块内置长短期记忆网络模型LSTM，该模型采用多层LSTM架构，包含输入层、隐藏层和输出层，隐藏层设置128个神经元单元；演化趋势预测模块将病理性应激向量的时序数据与体温T、炎症指标I等辅助临床参数的时序数据进行整合，构建病理演化趋势数据集，该数据集包含患者过去24-48小时的连续监测数据，采样间隔设定为15分钟，确保数据的时序连续性和代表性； 演化趋势预测模块在构建病理演化趋势数据集时，将病理性应激向量的时序序列作为主要特征，同时整合体温T的时序变化、炎症指标I的定时检测结果以及监护状态阶段标签作为辅助特征；演化趋势预测模块对输入数据进行标准化处理，采用Z-score标准化方法为 ； 为原始数据值； 为均值； 为标准差； 为标准化后的数据值； 演化趋势预测模块将标准化后的病理演化趋势数据集输入至长短期记忆网络模型，LSTM模型通过时序特征学习识别病理状态的变化模式，输出风险预测因子， 为风险预测因子； 为临床经验设定的风险权重，； 为LSTM模型对各生理参数在的预测值； 为脑电熵值变化量； 为脑灌注压变化量； 为体温； 为炎症指标； 所述闭环干预决策模块依据所述第二映射关系进行计算的过程包括：设定高优先级预警阈值和中优先级预警阈值；当所述病理指数高于所述高优先级预警阈值时，触发保护性策略，将所述药物剂量调整量设定为第一负值；当所述病理指数低于高优先级预警阈值但高于中优先级预警阈值时，触发保守性策略，将所述药物剂量调整量设定为第二负值； 闭环干预决策模块依据第二映射关系进行计算的过程设定高优先级预警阈值为1.8和中优先级预警阈值为1.0，这两个阈值基于大量临床数据统计分析确定，能够有效区分不同严重程度的病理状态；闭环干预决策模块当病理指数高于高优先级预警阈值1.8时，触发保护性策略，将药物剂量调整量设定为第一负值： ； 为药物剂量调整量； 为高优先级负反馈系数，； 为当前镇静药物输注速率； 为告警期动态阈值，； 为病理指数，该指数量化表征患者当前病情恶化程度； 该策略旨在快速降低药物剂量以减轻药理性抑制；闭环干预决策模块当病理指数低于高优先级预警阈值1.8但高于中优先级预警阈值1.0时，触发保守性策略，将药物剂量调整量设定为第二负值为 ； 为药物剂量调整量； 表示中等强度负反馈系数，； 为观察期动态阈值，； 为病理指数，该指数量化表征患者当前病情恶化程度； 该策略采用适度的剂量调整以平衡治疗效果与安全性； 闭环干预决策模块当病理指数不高于中优先级预警阈值1.0时，获取与当前监护状态阶段对应的阶段性风险阈值，稳定阶段对应，观察阶段对应，告警阶段对应；闭环干预决策模块通过比较风险预测因子与阶段性风险阈值，计算二者之间的偏差，基于该偏差生成药物剂量调整量 ； 为药物剂量调整量； 表示预测性调整系数，; :风险预测因子与阶段性阈值的偏差; :当前监护状态阶段对应的阈值系数; 当时调整量为负值以降低剂量，当时调整量为正值以适度增加剂量。

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