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龙图腾网获悉上海联众网络信息股份有限公司申请的专利一种量化病例复杂度和疑难程度的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：CN120527017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510602986.8，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种量化病例复杂度和疑难程度的方法是由许炜;钱宏伟设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种量化病例复杂度和疑难程度的方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种量化病例复杂度和疑难程度的方法，所述方法包括以下步骤：采集样本数据，对所述样本数据进行预处理以提取有效的病案数据；对所述病案数据进行规模化处理，识别病案数据中的疾病模式和趋势；基于所述疾病模式和趋势，将病案数据输入DRG分组器进行分组计算，每个病例进入一个DRG组；获取病例的权重参数并对参数进行标准化处理，以计算病例复杂度和疑难程度。本申请通过构建病案预测模型，利用机器学习技术识别疾病模式和趋势，能够根据患者的现有特征预测疾病的严重程度或治疗结果，辅助医疗决策，提高治疗效果和患者的康复率。通过对大规模病案数据的分析，协助研究疾病模式、关联关系和发展趋势，提高用户体验。

本发明授权一种量化病例复杂度和疑难程度的方法在权利要求书中公布了：1.一种量化病例复杂度和疑难程度的方法，其特征在于，所述量化病例复杂度和疑难程度的方法基于疾病诊断相关分组采用相对权重计算病例复杂度和疑难程度，所述方法包括以下步骤： S10：采集样本数据，对所述样本数据进行预处理以提取有效的病案数据； S20：对所述病案数据进行规模化处理，识别病案数据中的疾病模式和趋势； S30：基于所述疾病模式和趋势，将病案数据输入DRG分组器进行分组计算，每个病例进入一个DRG组； S40：获取病例的权重参数并对参数进行标准化处理，以计算病例复杂度和疑难程度； 所述对所述病案数据进行规模化处理，识别病案数据中的疾病模式和趋势的过程中包括： 利用自然语言处理技术从所述病案数据中学习与特定疾病相关的特征变量； 选择和构造与疾病诊断和治疗效果相关的特征变量，将相似的病例聚合成多个类簇，并挖掘病案数据中各特征变量之间的关联关系； 构建病案预测模型，利用机器学习模型识别所述病案数据中的疾病模式和趋势； 所述利用自然语言处理技术从所述病案数据中学习与特定疾病相关的特征变量的过程中包括： 将所述病案数据中的文本数据分割成单个的词语，并为每个词语标注词性； 分析每个句子的语法结构，确定词语之间的依存关系，构建语法树，并根据句法结构，提取与疾病相关的关键短语； 识别所述病案数据中的文本数据中提及的医学实体，对识别出的医学实体进行分类标注； 根据医学特点分析分类标注的医学实体中，并根据预设统计方法，计算每个词语在所述病案数据中的重要性，以提取特征变量； 利于词嵌入技术将提取的特征变量转换为向量表示，以对所述特征变量进行重要性分析； 所述基于所述疾病模式和趋势，将病案数据输入DRG分组器进行分组计算，每个病例进入一个DRG组的过程中包括： 根据病案首页数据进行MDC大类分组； 为每个MDC分出病种，使用MDCA先期分组疾病； 每个病种按年龄、性别和并发症的严重程度进行细分为DRGs组； 使用大数据对每个DRGs组进行验证，根据CV变异系数对组进行调整； 根据病案数据中年龄、性别、新生儿入院体重、新生儿出院体重、婚姻、入出院日期、主要诊断、次要诊断、手术的参数对病例进行分组； 所述获取病例的权重参数并对参数进行标准化处理，以计算病例复杂度和疑难程度的过程中包括： 其中权重参数包括：一级护理占比pA、死亡率pB、平均住院日pC和费用pD，各参数的标准化计算公式为公式1-4： 一级护理占比pA=对应DRG分组一级护理占比值总样本的一级护理占比1； 死亡率pB=某DRG组的死亡人次该DRG组的总人次2； 平均住院日pC=对应DRG组平均住院日总样本的平均住院日3； 费用pD=对应DRG组均次医疗费用总样本的均次医疗费用4； 根据所述权重参数计算病例复杂度和疑难程度的权重值RW，其中权重值RW计算公式5为： RW=pA*r1+pB*r2+pC*r3+pD*r45 其中，r1+r2+r3+r4=1，r1：代表疾病严重程度；r2：代表疾病风险程度；r3：代表人力资源消耗程度；r4：代表医疗资源消耗程度。

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