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龙图腾网获悉西安交通大学医学院第一附属医院申请的专利消化内镜消毒流程全周期监控与合规性验证平台及方法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：CN120356640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510829791.7，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权消化内镜消毒流程全周期监控与合规性验证平台及方法是由康晓娜;高恬恬;张雪琴;王韬设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本消化内镜消毒流程全周期监控与合规性验证平台及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了消化内镜消毒流程全周期监控与合规性验证平台及方法，包括数据采集与预处理模块，用于采集实时状态数据和环境数据并预处理，生成标准化数据集；路径优化与决策模块，用于利用蒙特卡洛树搜索算法模拟消毒流程的多个操作路径，选择最优消毒路径；合规性推理与验证模块，用于对消毒过程中的符号规则进行推理；区块链存证模块，用于将数据分块写入区块链账本，形成消毒数据链；智能合约处理模块，用于进行实时判断，自动触发警报并记录不合规操作；反馈与查询模块，用于对消毒流程全过程信息、警报记录和合规性事件进行查询、检索和审计。本发明实现消毒流程智能优化、实时合规验证与链上存证，全面提升安全监管效率。

本发明授权消化内镜消毒流程全周期监控与合规性验证平台及方法在权利要求书中公布了：1.消化内镜消毒流程全周期监控与合规性验证方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集消毒设备的实时状态数据和环境数据，并进行预处理，生成标准化数据集； S2、基于标准化数据集，利用蒙特卡洛树搜索算法模拟消毒流程的多个操作路径，根据消毒过程中的多个变量，选择最优消毒路径； S3、基于最优消毒路径，利用神经符号推理对消毒过程中的符号规则进行推理，并结合相关法规标准对消毒过程进行合规性验证，动态调整消毒流程中的操作参数； S4、利用区块链技术对消毒设备的实时状态数据、消毒过程中的操作路径、消毒流程中的操作参数和合规性验证结果进行记录，生成不可篡改的消毒数据链； S5、通过智能合约对消毒数据链进行实时验证，自动触发警报并记录不合规操作，当消毒时间、设备温度或其他参数不符合预定标准时，智能合约将自动发出警报并记录相关信息； S6、基于实时验证结果，生成详细的消毒报告，并通过反馈机制将不合规操作的整改建议及时传递给操作人员； 所述消毒设备的实时状态数据具体包括设备的运行状态、温度、湿度、压力、消毒时间、操作人员信息及设备的工作状态，所述环境数据具体包括消毒环境中的温度、湿度、空气质量和照明强度； 所述S2具体包括： S21、基于生成的标准化数据集，将消毒流程划分为多个独立的阶段，每一阶段定义为分层状态空间，其中包括预处理、主消毒、干燥、检测和存储阶段； S22、在每个分层状态空间内，基于消毒流程中各阶段的操作节点、状态转移以及操作参数，独立构建每一层的蒙特卡洛树搜索子树，进行路径模拟与优化； S23、在每一分层子树的节点扩展过程中，依据预先设定的消毒流程合规性标准，包括消毒设备操作规范、消毒时间阈值、温度和压力以及安全性规则，对每一可扩展的动作进行规则判定，仅对满足所有标准的动作进行扩展，形成约束感知的自适应树结构，所述安全性规则包括设备运行安全参数、操作人员身份核验； S24、在每一节点扩展过程中，通过实时消毒状态数据的监控，动态生成消毒流程的风险评估因子，进行路径奖励修正； 所述进行路径奖励修正具体是指在蒙特卡洛树搜索的每一节点扩展过程中，基于实时采集的消毒状态数据，评估当前操作路径可能存在的风险因素，并将风险水平量化为风险评估因子； S25、引入基于实时环境反馈的自适应奖励机制，通过监控数据实时调整路径奖励函数，对路径选择的优先级进行动态调整，调整奖励函数； ； 其中，为仿真回报，为基于实时监控数据生成的风险评估奖励，为基于消毒状态的反馈奖励，、、为权重因子； S26、在仿真过程中，结合消毒设备的实时状态数据、环境数据以及当前消毒路径的风险评估，通过自适应策略网络对仿真路径选择进行动态引导，自适应策略网络包括： 输入层，接收消毒设备的实时状态数据和环境数据； 隐藏层，通过多层感知机对消毒设备的实时状态数据和环境数据进行特征提取与信息处理； 输出层，通过Softmax函数生成每个操作路径的选择概率，决定路径的优先级； 自适应策略网络基于消毒设备的历史运行状态、消毒时间、消毒效果和监控数据进行训练，不断调整探索与利用的比例，通过设定合规性、风险和效率的阈值，优先选择符合预设合规标准、满足风险控制要求且在效率上高于设定阈值的操作序列，优化消毒过程中的路径选择，自适应策略网络根据实时消毒环境变化，灵活响应和调整决策策略； S27、在路径扩展和仿真过程中，根据消毒流程合规性标准及自适应奖励机制，对不满足合规性标准、违反时序性或安全性要求，或路径奖励未达到设定阈值的路径进行剪枝，提前终止路径的扩展与仿真； S28、通过并行计算技术，将不同分层状态空间和不同操作路径的仿真任务进行多线程或分布式处理； S29、在每次仿真和回溯过程中，累计每一分层路径的回报值，并将当前层最优决策参数传递给下一层状态空间，实现每个层次的局部最优决策与整个消毒流程的全局最优路径选择； S210、重复执行步骤S21至S29，直到达到预设的仿真次数或计算资源阈值，最终结合所有层次的最优路径，输出整个消毒流程的最优消毒路径，作为消毒流程优化决策的基础； 所述S3具体包括： S31、基于生成的最优消毒路径，提取消毒过程中的操作参数、消毒时间、温度和湿度信息，并结合相关法规标准，共同构建符号化规则库，其中，n为符号规则的总数，为相关法规标准数量； S32、构建神经符号推理模型，具体包括： 输入层，接收符号化规则库，其中包含相关法规标准、消毒设备实时状态数据和操作序列； 神经网络层，对输入层接收的数据进行特征提取与高维表征学习，输出高维特征表示； 符号规则编码模块，对输入层中的符号规则及法规标准进行向量化编码，获得规则嵌入； 推理机制集成模块，将神经网络层输出的高维特征表示与符号规则编码模块输出的规则嵌入一同输入符号推理引擎，通过逻辑规则进行联合推理，输出局部合规性判定值； 输出层，输出局部合规性判定值向量，表示局部合规性判定值，； S33、基于获得的局部合规性判定值向量，结合输入层接收的消毒设备实时状态数据、神经网络层输出的高维特征表示、符号规则编码模块输出的规则嵌入和推理机制集成模块的推理结果，将每个局部合规性判定值与相关法规标准进行比对，并结合消毒操作序列的时序依赖关系、风险评估和实时环境反馈数据，计算时序风险加权的全局合规性评分； ； 其中，为局部判定项权重，为第步风险系数，为环境反馈加权系数，为环境反馈修正值，为实时反馈数据，为时序依赖加权系数，为操作序列的时序依赖判定结果，H为局部合规性判定项的总数，为规则与法规标准的匹配指示函数，若未达到相关法规标准对应的合规性阈值，则判定为不合规，否则为合规，并触发纠正机制； S34、对于不合规或高风险路径，基于推理机制集成模块输出的局部合规性判定值，自动生成纠正操作建议集，并调整消毒路径中的操作参数，各纠正操作建议对应具体修正动作； S35、将纠正操作建议集进行反馈，更新消毒路径操作参数，在当前消毒路径参数基础上，按照纠正建议对消毒路径操作参数进行增减修改； S36、对于判定为合规的路径，持续调用神经网络层与推理机制集成模块，对消毒参数进行优化调整，通过策略函数输出最优参数集； ； 其中，为路径的消毒成本，为候选的消毒路径操作参数集合，表示消毒路径中第j个操作步骤对应的参数，表示第j个操作步骤的参数是否满足合规性要求，合规则取值为1，不合规则为0，表示求使总成本最小化的参数集合P，X表示消毒操作步骤的个数； S37、在路径优化过程中，利用符号规则编码模块与推理机制集成模块，根据消毒设备实时状态数据和环境反馈自动更新符号化规则库，生成更新后的符号化规则库； S38、通过强化学习机制训练神经符号推理模型，优化消毒路径选择和符号规则生成，通过合规性损失函数，最小化合规性损失； ； 其中，为合规性惩罚，为训练样本总数，表示第个训练样本对应的全局合规性评分，为预设的合规性阈值，为指示函数，当第个样本的合规性评分低于合规性阈值时，取值为1，表示样本不合规，否则为0； S39、将更新后的符号化规则库和操作参数进行输入，重新模拟路径，保证消毒过程始终合规、高效、安全，通过循环反馈机制，持续监控与优化消毒路径。

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西安交通大学医学院第一附属医院，其通讯地址为：710061 陕西省西安市雁塔西路277号；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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