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龙图腾网获悉山东大学;国控大健康科技(山东)有限公司申请的专利一种基于多模态采集的多中心临床数据管理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：CN120932921B 。

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：202511453215.3，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于多模态采集的多中心临床数据管理系统及方法是由崔琳琳;葛丽;秦溶蔓;刘柠柠;张萌设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态采集的多中心临床数据管理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模态采集的多中心临床数据管理系统及方法，涉及临床数据管理领域，包括构建病种模态图谱，病种模态图谱包括多个病种节点和多个模态类型节点，病种节点与模态类型节点之间的边表示病种在历史病例中对相应模态类型的依赖关系；接收当前病例的初步诊断标签；基于病种模态图谱，从与当前病例相关的病种节点出发，检索其相连的模态类型节点，并根据模态融合顺序信息与模态统计权重，生成该病例的模态融合路径；基于模态融合路径执行特征级别的融合操作。本发明能够根据不同病种自动生成个性化的模态融合路径，实现更精准、高效且医学逻辑一致的多模态数据处理与融合。

本发明授权一种基于多模态采集的多中心临床数据管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态采集的多中心临床数据管理方法，其特征在于，包括如下步骤： 构建病种模态图谱，所述病种模态图谱包括多个病种节点和多个模态类型节点，所述病种节点与模态类型节点之间的边表示病种在历史病例中对相应模态类型的依赖关系，每条边附带以下属性信息：模态融合顺序信息，用于表示该模态在该病种诊断流程中典型的使用先后顺序、模态统计权重，用于表示该模态在该病种的历史病例中出现的频率或诊断贡献程度； 接收当前病例的初步诊断标签，或候选病种及其概率分布； 基于所述病种模态图谱，从与当前病例相关的病种节点出发，检索其相连的模态类型节点，并根据所述模态融合顺序信息与模态统计权重，生成该病例的模态融合路径；其中，生成该病例的模态融合路径的方法为以下任意一种： 1将每一条连接病种节点和模态类型节点的边的模态融合顺序信息与模态统计权重进行标准化并加权组合，得到对应模态类型的融合评分，根据所述融合评分对候选模态类型节点进行排序，在满足预设最大融合模态数量和至少覆盖预设关键模态类型的条件下，采用贪心策略依次选取融合评分较高的模态类型节点加入所述模态融合路径；在生成所述模态融合路径时，对于模态统计权重低于预设阈值的模态类型节点，将其从候选集合中剔除，不纳入所述模态融合路径； 2采用基于融合准确率反馈优化的贝叶斯搜索策略；系统将模态融合路径定义为一个搜索空间中的可调参数结构，包括模态类型的组合选择、融合顺序排列、融合方式配置；每一个融合路径为搜索空间中的一个点，其性能评价指标是历史模型在该路径下的诊断准确率、损失函数、置信度分布稳定性；在贝叶斯搜索过程中，系统首先随机采样若干融合路径，依次输入历史训练模型或交叉验证系统中进行性能评估，得到初始路径集的表现指标；接着使用高斯过程或树结构Parzen估计器作为代理模型，拟合融合路径配置与性能表现之间的函数关系，并据此计算期望改进或置信上限等采样策略，预测当前搜索空间中尚未评估路径的潜在表现；在每一轮迭代中，系统根据采样策略选择最可能带来性能提升的一条融合路径进行试验评估，并将其结果反馈更新代理模型；如此迭代进行，直到达到最大评估次数或收敛条件，最终输出全局表现最优的模态融合路径作为该病例的推荐路径； 基于所述模态融合路径，对当前病例所采集的多模态原始数据分别进行特征提取，获得各模态的特征表示，并根据所述模态融合路径执行特征级别的融合操作； 在对所述多模态原始数据进行特征提取和融合的过程中，针对来自不同医疗中心的数据，为每个医疗中心设置独立的中心特异性参数，对由于采集设备和记录标准差异导致的数据分布偏差进行校正。

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山东大学;国控大健康科技(山东)有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区山大南路27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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