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龙图腾网获悉上海卫盾信息科技有限公司申请的专利一种基于多源数据融合的医疗廉洁风险防控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：CN120977540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511008864.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于多源数据融合的医疗廉洁风险防控系统及方法是由郭慧;姚文嵩设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的医疗廉洁风险防控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据融合的医疗廉洁风险防控系统及方法，涉及信息处理技术领域，本发明通过获取医院系统中的系统操作日志数据、ICD编码数据和药品目录数据，对ICD编码数据和药品目录数据进行标准化处理，建立初始关联关系；构建医疗编码器，输入数据得到对应特征向量；计算编码和药品的关联强度，生成关联特征向量，将合规与不合规数据输入支持向量机分类器训练关联验证模型；将系统操作日志数据输入模型得到操作匹配度，若低于阈值触发预警；获取操作人员连续操作时序序列，计算其时间间隔与历史平均间隔的偏差，若超过阈值触发预警。该方法通过多源数据融合与智能模型，实现了医疗廉洁风险的精准防控，提升监管效率。

本发明授权一种基于多源数据融合的医疗廉洁风险防控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的医疗廉洁风险防控方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1、获取医院系统中的系统操作日志数据、ICD编码数据和药品目录数据；对ICD编码数据和药品目录数据进行标准化处理，建立ICD编码数据和药品目录数据的初始关联关系； 步骤S2、构建医疗编码器，输入ICD编码数据和药品目录数据得到对应的特征向量； 步骤S3、根据所述特征向量通过余弦相似度法计算ICD编码数据和药品目录数据的关联强度，生成关联特征向量；根据关联强度获取合规数据与不合规数据，将所述合规数据与所述不合规数据输入支持向量机分类器训练关联验证模型； 步骤S4、将系统操作日志数据输入所述关联验证模型中，得到操作匹配度；若所述操作匹配度小于所设置的匹配度阈值，触发医疗风险预警；获取系统操作日志数据中每名操作人员的连续操作时序序列，计算连续操作时序序列的时间间隔与该操作人员的历史平均时间间隔的偏差，设置时间间隔阈值，当所述偏差超过所述时间间隔阈值时，触发医疗风险预警； 所述步骤S2包括： 构建医疗编码器，所述医疗编码器包括ICD编码器和药品编码器： 所述ICD编码器的构建包括：将ICD编码中的章节、类目、亚目和细目信息通过独热编码进行向量表示，将临床属性通过词向量的方法转换为数值向量；采用图卷积网络处理ICD编码数据生成疾病语义向量Ve； 所述药品编码器的构建包括：将药品的通用名进行分词操作将连续的文本拆分为具有独立含义的词汇或短语；使用预训练的语言模型处理分词操作后的通用名输出固定维度的向量，所述固定维度的向量用于融合每种药品的通用名中具有独立含义的词汇或短语的语义信息以及上下文关系；计算每一种药品对应的所有疾病的疾病语义向量的均值，得到均值向量；将所述固定维度的向量和所述均值向量输入到卷积神经网络的全连接层进行线性与非线性变换得到药品特征向量Vd； 所述疾病语义向量Ve和所述药品特征向量Vd在生成时转换为相同维度； 所述步骤S3包括： 步骤S3‑1、通过余弦相似度法计算ICD编码数据和药品目录数据的关联强度： ； 其中Ve代表所述疾病语义向量，Vd代表所述药品特征向量，S代表ICD编码数据和药品目录数据的关联强度，·代表向量的点乘运算，|| ||代表取向量的模长； 步骤S3‑2、将所述疾病语义向量、所述药品特征向量和所述关联强度配对，生成关联特征向量F=[Ve，Vd，S]； 步骤S3‑3、设置关联强度阈值，将关联强度大于等于所述关联强度阈值的ICD编码数据和药品目录数据对作为合规数据、关联强度小于所述关联强度阈值的ICD编码数据和药品目录数据对作为不合规数据；将所述合规数据作为正样本、所述不合规数据作为负样本输入支持向量机分类器，通过网格搜索优化惩罚函数参数与核函数参数，采用交叉验证训练关联验证模型；所述关联验证模型根据输入的ICD编码与药品通用名输出ICD编码数据与药品目录数据的匹配度。

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