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龙图腾网获悉上海市宝山区罗店医院(上海市宝山区罗店医院互联网医院)申请的专利深度学习驱动的检验结果自动审核与异常预警系统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：CN121071807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511223624.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权深度学习驱动的检验结果自动审核与异常预警系统及方法是由范俊;柏晓松;沈冬明;严春霞;李虎;何雷;张业标设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习驱动的检验结果自动审核与异常预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度学习驱动的检验结果自动审核与异常预警系统及方法，系统由数据采集与预处理、特征提取、知识图谱、异常模拟与增强、深度学习审核、动态异常评分与概率映射以及预警与反馈等模块构成。系统通过知识图谱在特征权重、异常模拟和评分计算中的深度耦合，实现规则知识与数据驱动模型的协同。训练阶段利用生成模型产生符合物理约束的异常样本扩充训练集，并在多模态深度学习模型中联合训练。运行阶段采用基于高斯核的动态异常评分公式和可微映射函数计算异常概率，并根据概率大小进行预警。本发明通过多模块协同和生成模拟技术显著提高了检验结果审核的准确性、鲁棒性和可解释性。

本发明授权深度学习驱动的检验结果自动审核与异常预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习驱动的检验结果自动审核与异常预警系统，其特征在于，包括： 数据采集与预处理模块，用于采集检验仪器输出的数据、环境监测数据、检验过程日志及报告文本，并对数据进行缺失值填补、噪声去除、重复值消除和归一化处理，同时基于采集条件为每条数据打标采集难度； 特征提取模块，用于从预处理后的数值数据中提取统计特征和频域特征，从文本数据中提取语义向量，并结合环境参数和设备参数形成多模态特征表示； 知识图谱模块，用于从标准文件、法规及企业规范中抽取检验项目、标准值、允许误差、单位和设备要求相关实体及其关系构建知识图谱，所述知识图谱为每个检验参数提供重要性权重、单位换算系数和测量难度因子，并在后续模块中用于特征对齐、异常模拟约束和偏离评分； 异常生成与增强模块，用于在训练阶段基于预处理后的正常样本和已标记的异常样本，结合知识图谱的标准范围和测量难度因子，通过生成模型与判别模型的对抗训练生成符合物理约束的模拟异常样本，将生成的模拟异常样本与真实样本合并用于模型训练； 深度学习审核模型，包括用于学习数值特征的网络、用于学习文本特征的自注意力网络以及用于学习知识图谱嵌入的图神经网络，深度学习审核模型将各模态嵌入通过注意力机制融合，输出检验结果的预测概率和隐含特征表示，并在训练时采用真实样本和模拟异常样本且对样本进行难度加权； 偏离评分与概率映射模块，用于接收深度学习审核模型输出的隐含特征表示，根据知识图谱提供的参数计算各检验参数的偏离度，通过权重和难度因子融合得到总偏离评分，并将总偏离评分映射为异常概率； 预警与反馈模块，用于将异常概率与预设阈值比较，当达到阈值时生成预警信息并输出异常指标及偏离程度，记录审核人员反馈并依据反馈通过强化学习更新知识图谱权重、测量难度因子和映射参数，使系统自适应优化。

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