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龙图腾网获悉四川省医学科学院·四川省人民医院申请的专利一种社区慢性病辅助决策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：CN115083555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211003150.9，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种社区慢性病辅助决策系统是由吴行伟;童荣生;常欢;温亚林;高光洁;邓博设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社区慢性病辅助决策系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种社区慢性病辅助决策系统，包括知识仓库端、价值评价端和学习网络端；知识仓库端提供疾病治疗方案的规则和约束；价值评价端提供评价治疗结果的价值指标，价值包括有治疗获益、损害和花费；学习网络端用于患者状态数据的收集和储存，生成治疗方案合集，得到患者价值合集，从多个治疗方案中得到综合价值最高的作为决策方案，预测患者可能的治疗方案及方案产生的价值，通过价值评价系统对治疗方案进行反馈，以获得推荐的方案排序及其对应价值。将以上模型建立应用平台，并通过社区实证研究加以检验和完善。本发明将为社区医疗机构T2DM的标准化管理提供技术工具，同时为其他慢性疾病个体化治疗辅助决策系统的研究提供方法学借鉴。

本发明授权一种社区慢性病辅助决策系统在权利要求书中公布了：1.一种社区慢性病辅助决策系统，其特征在于：包括知识仓库端、价值评价端和学习网络端； 所述知识仓库端收集文献资料，提供疾病治疗方案的规则和约束； 以获得的所述规则为基础，建立知识图神经网络，使用无监督学习模块和迁移学习技术模块，建立知识仓库； 所述迁移学习技术模块将知识图神经网络的输入设置为患者数据，使得神经网络用于患者数据的学习，形成知识仓库； 所述无监督学习模块执行知识仓库中知识的分类和归纳，通过学习患者数据更新知识； 所述价值评价端提供评价治疗结果的价值指标，所述价值指标包括有治疗获益、损害和花费； 所述学习网络端用于患者状态数据的收集和储存，所述患者状态数据进入所述学习网络端的策略网络模块中，所述策略网络模块通过提取所述知识仓库端中的规则和约束，生成治疗方案合集；所述患者状态数据和所述治疗方案合集再经过所述学习网络端的价值网络模块，得到患者价值合集，所述患者价值合集经过所述价值评价端评价后再回到所述策略网络模块，生成新的治疗方案合集，迭代数据后，得到各状态下各治疗方案的价值指标，将所述价值指标赋权计算各治疗方案的综合价值，选择综合价值最高的治疗方案作为决策方案； 所述无监督学习模块采用深度自编码器进行，对输入变量进行总结和降维，由所述深度自编码器建立一个网络，将所述患者状态数据作为输入层，经过多层深度网络训练后得到一个低维的特征层，再将该低维层乘以输入与其权重的转置，得到一个近似输入的对输入的近似还原，在后续模型训练时，将低维层单独、或与输入变量一起作为模型的输入； 所述价值评价端包括价值指标确定模块和价值指标权重确定模块， 所述价值指标确定模块通过文献检索形成初级价值指标清单，所述初级价值指标包括治疗中的获益、损害、花费和适用性，调研对象对初级价值指标清单中条目的重要性和必要性进行评分，所述调研对象包括医师、护师、药师和患者代表，依据咨询意见对条目清单进行修改，持续多轮咨询，直至所述调研对象的评价结果一致，获得的指标作为初始的价值指标，所述初始的价值指标可依据医师、患者的反馈更新和验证； 所述价值指标权重确定模块将价值指标的重要性进行排序，所述调研对象对排序进行调整，并依据各指标的重要性进行权重赋值，通过计算得出价值指标的权重； 所述价值指标的权重计算方法为通过所述调研对象对价值指标的重要性评分为所有价值指标编秩并按降序排列，取每一价值指标对应秩的中位数作为价值指标的最终秩，列出价值指标j和价值指标j+1，得到价值指标j+1的相对重要性值，所述相对重要性值组成向量S，价值指标个数为n， 系数向量K为 ， 价值指标的过渡权重向量P为 ， 价值指标的最终权重向量为FW为； 所述决策方案在患者使用后形成新的价值指标和新的患者状态，所述新的价值指标反馈至所述价值评价端，所述新的患者状态反馈至所述知识仓库端； 所述价值评价端还包括患者偏好模块，所述患者偏好模块在就诊时输入价值评价系统，所述患者偏好包括患者对注射剂型的接受程度、对花费的承受能力和对胃肠道不良反应敏感性，依据所述患者偏好对患者各项价值指标的权重进行调整，所述患者偏好占总权重的30%到40%，得到个体化的治疗决策方案输出，将所有指标标准化到0-1的区间，其中0为最差，1为最佳，指标标准化后的值与权重的乘积为综合价值，计算不同治疗方案对应的综合价值，以置信区间上界算法对治疗方案进行价值排序形成决策方案，根据所述知识仓库端中的规则和约束，输出全部治疗方案的预测治疗效果、日花费、风险和禁忌； 所述价值指标还包括适用性，所述适用性包括注射剂治疗和非注射剂治疗，非注射剂治疗的价值指标评价高于注射剂治疗；所述治疗获益越大价值指标评价越高；所述损害越小价值指标评价越高，所述损害包括急性胰腺炎、心衰风险的致命损害和骨折风险、体重增加的非致命损害；所述花费越小价值指标评价越高； 所述知识仓库端包括文献研究模块和德尔菲专家咨询模块，所述文献研究模块用于文献资料收集、治疗规则提取，获得初级循证规则集，所述德尔菲专家咨询模块用于已提取的规则通过德尔菲法进行专家评价，获得循证规则集，形成规则库； 所述策略网络模块输入为患者在t时刻的状态，所述状态包括患者检查信息、人口学特征、并发症情况和当前治疗方案，输出为t时刻至t+1时刻患者的治疗方案集合；价值网络模块输入为患者在t时刻的状态和t时刻至t+1时刻患者的治疗方案，输出为t+1时刻患者的治疗方案的价值指标； 在所述t时刻的所述患者状态数据输入所述策略网络模块与价值网络模块前，将所述患者状态数据输入一个共用的深度无监督网络进行归纳，使用注意力机制进行关键变量的筛选； 所述策略网络模块和价值网络模块在学习时将从所述知识仓库端中抽取经验知识； 所述注意力机制从输入向量中学习到每一个元素的重要程度，所述注意力机制从输入变量中，学习得到每一个输入变量的权重，每个输入变量与每个权重一一对应，并使用SOFTMAX函数求导，进行反向传播，对权重进行更新，筛选出对输出层结果预测重要的输入变量，完成关键变量的筛选。

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四川省医学科学院·四川省人民医院，其通讯地址为：610072 四川省成都市青羊区一环路西二段32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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