重庆市卫生健康统计信息中心李娟获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆市卫生健康统计信息中心申请的专利一种基于机器学习的医疗质量动态评估方法和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：CN121075689B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511588416.4，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于机器学习的医疗质量动态评估方法和系统是由李娟;石任重;王宇;聂鑫;郑理;钟文;丰瑞兵设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的医疗质量动态评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于机器学习的医疗质量动态评估方法和系统，方法包括：采集跨机构脱敏数据集，构建医疗质量因果图，用Do演算生成反事实干预场景并输出可解释因果关系模型；构建联邦学习优化框架，聚合各医疗机构因果关系模型参数，引入医生众包标注机制修正结果，生成全局医疗质量动态评估模型；构建手术数字孪生模型，映射动态数据，生成动态质量评分。本发明通过联邦学习框架，突破单一机构数据局限，优化参数，提升性能；结合因果图构建与反事实干预场景生成，挖掘因果逻辑，增强结果价值；依托数字孪生模型映射动态数据，实现精准动态评分；引入医生众包标注机制，形成闭环优化体系，最终输出高精度的医疗质量动态评估结果。
本发明授权一种基于机器学习的医疗质量动态评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的医疗质量动态评估方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集结构化数据、非结构化数据和时序数据进行安全聚合，生成跨机构脱敏数据集； S2、基于所述跨机构脱敏数据集采用约束基与评分基混合算法动态构建医疗质量因果图，通过贝叶斯信息准则优化医疗质量因果图结果； S3、基于所述医疗质量因果图利用Do演算生成反事实干预场景，输出可解释的因果关系模型； S4、构建联邦学习优化框架，通过PPO算法动态聚合各医疗机构的因果关系模型参数，并在所述联邦学习优化框架中引入医生众包标注机制对模型预测结果进行实时修正，生成群体优化后的全局医疗质量动态评估模型； S5、构建手术场景患者状态的数字孪生模型，实时向所述全局医疗质量动态评估模型映射器械位置、操作顺序及生理参数，利用所述全局医疗质量动态评估模型在每时间t内生成一次动态质量评分。
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