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龙图腾网获悉上海市东方医院(同济大学附属东方医院)申请的专利一种高尿酸血症与痛风数据处理方法、设备及介质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：CN121034515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511575836.9，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种高尿酸血症与痛风数据处理方法、设备及介质是由晏群;肖春媛;冯波设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高尿酸血症与痛风数据处理方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种高尿酸血症与痛风数据处理方法、设备及介质，属于痛风数据处理的技术领域。方法包括：获取高尿酸血症与痛风患者的原始医疗数据；基于预设的痛风专病数据模型处理所述原始医疗数据，以预设的跳转逻辑进行结构化数据采集，生成结构化数据集；基于预设的数据治理算法对所述结构化数据集进行多级校验，生成治理后数据集；基于联邦学习算法融合多中心来源的所述治理后数据集，以进行数据整合，生成融合数据集；根据所述融合数据集生成个性化随访建议；存储所述个性化随访建议至预设的科研数据仓库，并输出所述个性化随访建议至用户终端。

本发明授权一种高尿酸血症与痛风数据处理方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种高尿酸血症与痛风数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取高尿酸血症与痛风患者的原始医疗数据；其中，所述原始医疗数据包括生化指标数据、用药记录数据和生活方式数据，所述生化指标数据包括尿酸水平值，所述用药记录数据包括药物类型和用药时间，所述生活方式数据包括饮食记录和运动习惯； 基于预设的痛风专病数据模型处理所述原始医疗数据，以预设的跳转逻辑进行结构化数据采集，生成结构化数据集； 基于预设的数据治理算法对所述结构化数据集进行多级校验，生成治理后数据集；其中，所述多级校验流程包括采集端逻辑校验、传输端加密校验和存储端完整性验证； 基于联邦学习算法融合多中心来源的所述治理后数据集，以进行数据整合，生成融合数据集； 根据所述融合数据集生成个性化随访建议；其中，所述个性化随访建议包括饮食方案调整和用药优化策略； 存储所述个性化随访建议至预设的科研数据仓库，并输出所述个性化随访建议至用户终端； 基于预设的痛风专病数据模型处理所述原始医疗数据，以预设的跳转逻辑进行结构化数据采集，生成结构化数据集，具体包括： 配置动态表单引擎，并基于所述动态表单引擎加载预设的科研字段库；其中，所述科研字段库包括多个医学实体，所述医学实体至少包括尿酸相关症状、并发症和药物交互维度； 基于所述跳转逻辑处理所述原始医疗数据，当所述原始医疗数据中的尿酸水平值达到预设的尿酸阈值时，以动态调整数据采集路径；其中，所述跳转逻辑包括：当所述尿酸水平值达到尿酸阈值时，自动触发下一阶段表单跳转；和或基于患者历史数据和当前病情数据，通过决策树算法计算最优跳转路径； 将所述原始医疗数据映射至所述科研字段库，以生成所述结构化数据集； 基于预设的数据治理算法对所述结构化数据集进行多级校验，生成治理后数据集，具体包括： 实施所述采集端逻辑校验处理所述结构化数据集，以进行实时数据验证；其中，所述采集端逻辑校验包括：应用规则引擎执行尿酸值范围校验，确保尿酸水平值在预设的生理范围内；执行用药时间逻辑校验，验证用药时间间隔是否符合痛风治疗规范；执行症状与用药匹配校验，比较症状数据与药物类型数据的一致性； 执行所述传输端加密处理通过校验的数据，以进行安全数据传输；其中，所述传输端加密包括：适配不同类型数据选择加密算法，对生化指标数据应用高级加密标准算法，对用药记录数据应用RSA加密算法；融合数据特性生成动态密钥，确保传输过程防篡改； 实施所述存储端完整性验证处理加密后数据，以生成所述治理后数据集；其中，所述存储端完整性验证包括：计算数据哈希值进行完整性比对；基于校验和机制检测数据损坏；标注验证通过的数据，并隔离异常数据供人工复核。

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上海市东方医院(同济大学附属东方医院)，其通讯地址为：200120 上海市浦东新区即墨路150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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