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龙图腾网获悉北京紫云智能科技有限公司申请的专利基于联邦学习的智能转运与自救指导辅助决策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：CN120952484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511477756.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于联邦学习的智能转运与自救指导辅助决策方法及系统是由秦铁岭;曹月杰;孙东礼;孙贤俊;吴义锋设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的智能转运与自救指导辅助决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于联邦学习的智能转运与自救指导辅助决策方法及系统，涉及智能医疗技术领域，包括获取应急求助信息，构建应急救援知识图谱，提取生理特征参数识别病症，生成自救方案；基于用户病症和位置，检索医疗资源，采用蚁群算法求解多目标优化函数得到最优转运路径；将转运路径和自救方案输入联邦学习模型得到综合决策。本发明实现了精准高效的应急救援和自救指导，提高了医疗资源调配效率和急救成功率。

本发明授权基于联邦学习的智能转运与自救指导辅助决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于联邦学习的智能转运与自救指导辅助决策方法，其特征在于，包括： 获取用户终端发送的应急求助信息； 从医疗急救知识库和历史救援案例库中提取知识实体和关系，构建应急救援知识图谱，包括： 从医疗急救知识库中获取诊疗规范和急救指南，生成结构化的医疗知识文本，构建医疗领域词向量空间，将所述医疗知识文本中的医疗术语映射为语义向量，提取所述语义向量的文本特征，并根据所述文本特征识别医疗知识实体； 将所述医疗知识实体按照医学专业树状分类体系划分为多个实体类别，在所述实体类别间计算关联度，将所述关联度大于关联阈值的实体对标记为候选关系对，通过置信度评估筛选所述候选关系对，得到初始知识图谱； 从历史救援案例库中识别出新型知识实体和关系，并验证新型实体和关系与初始知识图谱中已有知识的语义兼容性，将验证通过的新型实体和关系整合到初始知识图谱中，得到应急救援知识图谱； 基于所述应急求助信息，提取生理特征参数并识别用户当前病症，在所述应急救援知识图谱中进行路径搜索，结合现场环境生成自救指导方案； 基于所述用户当前病症和用户位置，检索匹配的医疗资源需求，确定多个候选医疗机构，并结合当前时刻各路段的通行状态，构建多目标优化函数，采用蚁群算法进行求解，得到最优转运路径，包括： 基于所述用户当前病症，计算各类医疗资源的重要性权重，结合各类医疗资源的标准配置需求量，筛选出满足基本需求的候选医疗机构； 获取所述候选医疗机构的床位占用情况、专家在岗情况和设备使用情况，计算资源可用性得分，基于所述资源可用性得分与转运距离，得到各候选医疗机构的综合评分； 根据道路车流量数据与平均车速数据计算路段拥堵强度，结合信号灯配时数据预测各路段的实时通行时间；基于所述综合评分和所述实时通行时间，构建多目标优化函数，并设置最大容许转运时间； 在道路网格中设置多个搜索单元，基于路径信息素浓度和动态启发信息确定转运路径，根据所述多目标优化函数调整信息素更新量，迭代优化得到最优转运路径； 将所述最优转运路径和所述自救指导方案输入联邦学习模型，得到综合决策，将所述综合决策发送至用户终端。

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