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龙图腾网获悉北京电子数智科技有限责任公司申请的专利医疗数据预加载方法、计算机装置、介质、产品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：CN120260859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510740871.5，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权医疗数据预加载方法、计算机装置、介质、产品是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本医疗数据预加载方法、计算机装置、介质、产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种医疗数据预加载方法、计算机装置、介质、产品。其中，方法包括：确定患者病历的类型，根据类型调用目标策略以从患者病历中提取目标实体；根据多维度数据源构建多模态医疗知识图谱，根据该图谱获取与目标实体相关联的多个关联性信息；综合考量多方面因素，分别确定数据紧急度及权重、语义关联度及权重、缓存容量因子及权重，然后进行加权求和，获得目标实体与每个关联性信息的缓存级别得分，按照该得分从高到低的排序进行对应关联性信息的动态预加载。该方法能够根据不同数据信息的重要性进行动态决策、动态预加载，无需手动多次调取多源数据，有效减少操作的复杂性和时间成本，简单高效。

本发明授权医疗数据预加载方法、计算机装置、介质、产品在权利要求书中公布了：1.一种医疗数据预加载方法，其特征在于，包括： 确定患者病历的类型，根据所述类型调用目标策略，并基于所述目标策略从患者病历中提取目标实体； 根据多维度数据源构建多模态医疗知识图谱； 基于所述医疗知识图谱获取与所述目标实体相关联的多个关联性信息；多个所述关联性信息包括关联检验指标信息、关联药物信息和关联检验信息； 根据所述目标实体、所述关联性信息确定数据紧急度、数据紧急权重； 确定每个所述关联性信息与所述目标实体的语义关联度及其对应的语义关联权重； 确定每个所述关联性信息的缓存容量因子及其对应的缓存容量权重； 基于所述语义关联权重、所述数据紧急权重、所述缓存容量权重对所述语义关联度、所述数据紧急度、所述缓存容量因子进行加权求和，获得所述目标实体与每个所述关联性信息的缓存级别得分； 按照所述缓存级别得分从高到低的排序进行对应关联性信息的动态预加载； 所述数据紧急度的获取方法，包括：根据所述目标实体确定场景时效性类型；根据预设场景时效性权重列表获取所述场景时效性类型的时效性权重；根据预设标签得分列表获取所述场景时效性类型的场景得分；将所述场景得分与所述时效性权重相乘，得到电子标签得分；根据所述关联性信息，确定异常的体征指标；基于预设特征指标权重列表，确定所有异常的体征指标的特征权重，并对所有异常的体征指标进行加权求和，得到目标体征得分；根据所述目标实体、所述关联性信息，确定科室紧急程度得分以及对应的科室权重；将所述科室紧急程度得分与所述科室权重相乘，得到科室类型得分；根据所述电子标签得分、所述目标体征得分、所述科室类型得分以及对应的电子标签预设权重、目标体征预设权重、科室类型预设权重，获得紧急度得分；对所述紧急度得分进行归一化处理，得到数据紧急度； 所述确定每个所述关联性信息与所述目标实体的语义关联度，包括：在所述医疗知识图谱中搜索所述目标实体到每个所述关联性信息中对应的目标数据实体的最短路径以及所述最短路径对应的跳数；确定知识图谱中路径的最大基准权重；确定最短路径的路径权重；基于预设公式得到每个所述关联性信息与所述目标实体的关联度得分；关联度得分=路径权重最大基准权重×e-0.5×跳数；对所述关联度得分进行归一化处理，得到关联检验信息与目标实体的语义关联度； 每个所述关联性信息的缓存容量因子的获取方法，包括：定期获取边缘节点的总存储空间和已使用存储空间，计算存储空间使用率，计算公式为：使用率=已使用存储空间总存储空间；根据计算得到的使用率，使用分段函数动态调节缓存容量因子：当使用率≤70%时，所述缓存容量因子=1-使用率²；当使用率70%时，所述缓存容量因子=1-使用率³。

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