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龙图腾网获悉广东九悦科技有限公司申请的专利一种基于多模态数据融合的慢性病随访表智能生成方法及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：CN120783927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510861076.1，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种基于多模态数据融合的慢性病随访表智能生成方法及系统是由李敏;李良才;裴松海;杜小龙设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的慢性病随访表智能生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据融合的慢性病随访表智能生成方法及系统，属于病情记录技术领域，包括：提取患者多模态状态关联数据预处理与整合，建立补全模型预测患者健康轨迹，验证并校验患者数据中关键字段之间逻辑性，自动生成随访表动态填充，自动录入信息平台同步更新操作。本发明通过构建随访表生成到录入信息平台的全流程，确保数据准确录入更新，在保证自动化水平的同时兼顾了个体差异性、医学逻辑一致性与工程可实施性。

本发明授权一种基于多模态数据融合的慢性病随访表智能生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的慢性病随访表智能生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、输入的患者多模态状态关联数据进行预处理与整合；所述多模态状态关联数据包括门诊电子病历文本数据、历史随访记录数据、实验室报告数据和医生语音随访记录数据；根据多模态状态关联数据预处理步骤，对所述多模态状态关联数据进行预处理与特征提取，得到对应的待分析字段；所述待分析字段统一映射为随访标准字段集合；所述随访表标准字段集合输出构成随访标准字段基础；所述随访标准字段集合还通过字段映射模板进行对齐，构建时间序列健康档案，输出标准结构字段时间序列； S2、建立补全模型，所述补全模型在模型位置编码部分嵌入个体漂移偏移项计算行为偏差值预测个体行为模式偏差；所述补全模型损失函数中引入时间平滑正则项对异常字段进行预警；通过向所述补全模型输入所述标准结构字段时间序列，输出患者时间序列健康行为数据、个体各时间点的行为漂移趋势值和字段来源标记；所述补全模型包括Transformer模型； S3、输入所述时间序列健康行为数据和所述个体各时间点行为漂移趋势值，构建基于领域知识的字段关系图，计算得到每对字段关联强度；构建一致性偏离得分函数，对每项逻辑偏差引入行为调节项，结合个体动态调整规则，计算每对字段偏离程度；输出字段冲突标记列表和全字段间一致性评分矩阵； S4、根据随访表字段与其他字段之间逻辑一致性分值，计算所述随访表字段在最终表单中的可信度；对所有字段值结合所述可信度与所述行为偏移值设定动态阈值，根据所述可信度与所述动态阈值判断字段值是否写入表单，满足条件自动写入表单输出标准化随访表字段集合，不满足条件输出人工确认字段列表； S5、建立随访表字段属于结构化随访表字段集合到具体接口字段的映射表，通过正则表达与模板匹配自动识别字段类型和目标位置；对所有随访表字段构建录入任务队列，系统接收来自平台的写入响应，记录每个字段写入状态，随访表字段在可信列表内直接通过POST请求写入系统，成功写入后更新本地患者健康档案，患者纵向历史数据同步。

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