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龙图腾网获悉浙江红阵易审数据科技有限公司申请的专利基于时序图神经网络的患者疾病演化关系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：CN120565117B 。

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：202510689217.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于时序图神经网络的患者疾病演化关系预测方法及系统是由杨浩;王思函设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序图神经网络的患者疾病演化关系预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗健康信息技术领域，特别涉及基于时序图神经网络的患者疾病演化关系预测方法及系统，包括：步骤S01，获取线下诊断数据和线上诊断数据，基于线下诊断数据和线上诊断数据建立第一病历数据信息和第二病历数据信息；步骤S02，将第一病历数据信息和第二病历数据信息按照时间顺序整理，获取综合病历数据信息，对所有的病历数据进行分析，获取目标疾病的病历数据信息建立目标疾病病历数据信息。本发明，通过整合线下诊断与线上诊断，能够填补因单一数据来源导致的“沉默期”，确保患者治疗记录的完整性，从而提高疾病管理的连续性。

本发明授权基于时序图神经网络的患者疾病演化关系预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时序图神经网络的患者疾病演化关系预测方法，其特征在于，包括： 步骤S01，获取线下诊断数据和线上诊断数据，基于线下诊断数据和线上诊断数据建立第一病历数据信息和第二病历数据信息； 步骤S02，将第一病历数据信息和第二病历数据信息按照时间顺序整理，获取综合病历数据信息，对所有的病历数据进行分析，获取目标疾病的病历数据信息建立目标疾病病历数据信息； 步骤S03，基于目标疾病病历数据信息，构建时序图； 步骤S04，基于循环神经网络或长短时记忆网络以及图卷积网络构建时序图神经网络模型； 步骤S05，对时序图神经网络模型进行训练，使用训练好的时序图神经网络模型，输入患者的当前时序图，预测未来的节点状态； 所述线下诊断数据采集方法为，基于医保支付系统、药房管理系统和医院处方系统分析获取诊断信息、用药记录和时间，生成诊断-药物-时间序列数据，记为第一病历数据信息； 线上诊断数据采集方法为，基于互联网医院API和电商平台订单数据分析获取诊断信息、用药记录和时间，生成诊断-药物-时间序列数据，记为第二病历数据信息； 生成第一病历数据信息的方法包括： 步骤S001：通过医保支付系统获取患者诊断购药记录，所述诊断购药记录包括诊断信息、购药时间和药品信息；通过连接医院处方系统，采集诊断信息、医生开具的药品信息；通过药房管理系统提取患者ID、购药订单、支付方式、购药明细； 步骤S002：数据标准化处理，统计字段名称、建立关联，所述字段名称包括：患者ID、诊断时间、购药时间、药品信息和诊断信息； 步骤S003：数据匹配处理，通过患者ID+购药时间+药品名称匹配，使得医保支付记录与药房订单一致；通过患者ID+诊断信息+药品名称匹配，确保处方和医保支付记录一致；当医保支付时间与处方时间的时间间隔位于预设间隔天数以内，认为是正常购药行为，将医保支付时间记为购药时间；当医保支付时间与处方时间的时间间隔超过预设间隔天数，则通过患者ID+处方时间的预设间隔天数+购药订单匹配，通过药房管理系统提取患者ID、购药订单、支付方式、购药明细进行匹配； 步骤S004：将匹配后的数据按照时间顺序排列，形成完整的诊断-药物-时间序列数据； 第二病历数据信息获取方法包括： 步骤P001：基于互联网医院API采集患者ID、在线问诊记录、电子处方、购药记录； 获取电商平台订单数据，解析出购药清单、购买时间和用户ID映射； 所述用户ID映射即为账户信息、手机号和收货地址； 步骤P002：基于患者的ID和ID的映射进行数据关联； 步骤P003，基于时间窗口进行数据匹配，当购药清单中包含电子处方中的相同药品，则将该购药清单与在线问诊记录以及购药时间进行关联； 步骤P004，按照时间顺序整理数据，形成完整的诊断-药物-时间序列，生成第二病历数据信息。

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