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龙图腾网获悉北京康特瑞科统计科技有限责任公司申请的专利一种临床数据采集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：CN119626435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411208245.3，技术领域涉及：G16H15/00；该发明授权一种临床数据采集管理系统是由蒋志伟;李贵娟;李婵娟;王永吉;刘悦;盘晓;郑林;黄灵倩;陆春玲设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种临床数据采集管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据采集管理技术领域，公开一种临床数据采集管理系统，包括数据采集与集成模块、数据验证与清洗模块、安全存储与管理模块、报告生成与导出模块、用户权限与审计模块和培训与支持模块；所述数据采集与集成模块负责收集临床数据，支持多种数据输入方式和设备集成；所述数据验证与清洗模块对收集的数据进行验证和清洗，识别和处理异常数据。通过在数据采集与集成模块中引入贝叶斯网络进行数据一致性和正确性验证，以及卡尔曼滤波算法用于设备数据的融合处理，有效提高临床数据的准确性和一致性，减少数据录入错误，且在数据验证与清洗模块中使用支持向量机算法进行异常数据检测。

本发明授权一种临床数据采集管理系统在权利要求书中公布了：1.一种临床数据采集管理系统，其特征在于，包括数据采集与集成模块、数据验证与清洗模块、安全存储与管理模块、报告生成与导出模块、用户权限与审计模块和培训与支持模块； 所述数据采集与集成模块负责收集临床数据，支持多种数据输入方式和设备集成； 所述数据采集与集成模块包括数据输入单元、设备集成单元和数据校验单元；所述数据输入单元支持多种数据输入方式；所述设备集成单元集成和管理不同的医疗设备；所述数据校验单元在数据输入过程中进行初步校验，防止数据录入错误； 所述数据输入单元中，在数据输入过程中，利用贝叶斯网络进行验证数据的一致性和正确性，贝叶斯网络公式：， 其中，是当前数据点，是与相关联的其他数据点，是给定相关数据点下，当前数据点的条件概率； 所述设备集成单元中，可使用卡尔曼滤波进行数据融合，卡尔曼滤波公式如下： 预测更新步骤： ， ， 校正更新步骤： ， ， ， 其中，是预测的状态向量，是预测的协方差矩阵，是状态转移矩阵，是控制输入矩阵，是控制输入向量，是过程噪声协方差，是测量噪声协方差，是卡尔曼增益，是观测矩阵，是实际测量值； 所述数据验证与清洗模块对收集的数据进行验证和清洗，识别和处理异常数据； 所述数据验证与清洗模块包括数据验证单元、数据清洗单元和异常检测单元；所述数据验证对收集的数据进行验证；所述数据清洗单元清洗不完整、重复或异常的数据，且通过规则和算法识别处理数据中的异常项；所述异常检测单元使用高级算法检测数据中的异常模式，为数据清洗提供基础； 所述安全存储与管理模块安全地存储临床数据，管理数据访问权限，且维护数据的完整性和可用性； 所述安全存储与管理模块包括数据存储单元、权限管理单元和数据备份单元；所述数据存储单元负责安全地存储临床数据，采用加密技术保护数据，防止未经授权的访问；所述权限管理单元管理用户对数据的访问权限；所述数据备份单元定期备份数据，提供数据恢复； 所述权限管理单元中，基于角色的访问控制模型来管理用户权限，通过算法表示用户、角色和权限间的关系映射，所述算法公式如下： 用户与角色映射：， 其中，是用户集合，是角色集合，是用户与角色的映射关系； 角色与权限映射：， 其中，是权限集合，是角色与权限的映射关系； 用户权限推导：， 该公式表示用户通过角色集合获取的权限集合； 所述报告生成与导出模块生成符合规范的临床报告，支持多种数据导出格式，以完成数据的分享和分析； 所述报告生成与导出模块包括报告生成单元、数据导出单元和合规检查单元；所述报告生成单元生成符合行业和监管标准的临床研究报告，汇总和展示分析结果；所述数据导出单元支持多种数据导出格式；所述合规检查单元在报告生成过程中进行合规性检查； 所述用户权限与审计模块管理用户的访问权限，记录和追踪数据操作； 所述用户权限与审计模块包括用户管理单元、审计日志单元和权限审查单元；所述用户管理单元创建和管理系统用户及其角色，分配相应的权限，控制用户对系统的不同功能和数据的访问；所述审计日志单元记录用户操作和数据修改，提供详细的审计日志；所述权限审查单元定期审查和调整用户权限； 所述培训与支持模块提供系统操作的培训和技术支持，用户能有效使用系统，且快速解决问题； 所述培训与支持模块包括培训单元、技术支持单元和用户反馈单元；所述培训单元提供系统操作的培训资料和在线课程；所述技术支持单元提供多渠道的技术支持，帮助用户解决在使用过程中的技术问题；所述用户反馈单元收集用户反馈，提供改进建议，帮助系统开发团队优化系统功能和用户体验； 所述培训单元中，采用个性化学习路径推荐算法，根据用户的学习行为和历史，动态推荐最适合的学习内容和路径，个性化学习路径推荐公式如下： 用户相似度计算：， 其中，是用户和间的相似度，是用户对学习内容的评分，是用户的平均评分，是用户和共同评分的内容集合； 内容推荐：， 其中，是给定用户时内容的推荐概率，是用户学习内容的条件概率，是内容的先验概率，是用户的概率分布。

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