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龙图腾网获悉北京方胜远临医药科技有限公司申请的专利一种基于知识图谱的医疗临床数据质量分析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：CN121278116B 。

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：202511545946.0，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于知识图谱的医疗临床数据质量分析方法及系统是由郎素平设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的医疗临床数据质量分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的医疗临床数据质量分析方法及系统，涉及医疗数据分析技术领域；本发明通过构建融合医学本体与语义关系的动态医疗领域知识图谱，将多源异构临床数据通过实体链接与标准化映射接入图谱，并为每位患者生成包含时序信息的个人数据子图；通过结合基于语义规则库的逻辑推理与基于图神经网络的异常检测，实现对已知矛盾与未知模式质量问题的深度发现与精确定位，并利用图谱的可追溯性生成针对性修复方案；将质量问题量化评分并反馈至图谱，形成闭环管理；本发明克服了传统方法孤立检查、缺乏语义理解的局限，实现了从被动校验到主动预防的转变，显著提升了医疗数据质量的管控精度与效率。

本发明授权一种基于知识图谱的医疗临床数据质量分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的医疗临床数据质量分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建医疗领域知识图谱的本体层，并丰富数据层，得到动态医疗领域知识图谱； S2、将多源临床数据接入动态医疗领域知识图谱，并通过实体链接与标准化映射，得到映射关联的标准概念； S3基于映射关联的标准概念，在动态医疗领域知识图谱中，为每个患者创建患者节点，得到包含患者个人数据子图的第一动态医疗领域知识图谱； S4、基于规则库对第一动态医疗领域知识图谱进行质量规则推理与检查，并通过图神经网络进行异常检测，得到第二动态医疗领域知识图谱； S5、为每一类质量事件定义严重等级和权重，得到质量事件严重等级集和质量事件权重集；基于质量事件严重等级集和质量事件权重集将质量问题量化，得到量化结果； 将量化结果导入第二动态医疗领域知识图谱中，得到第三动态医疗领域知识图谱； 所述S5包括以下步骤： S51、根据事件对临床安全、数据可用性和财务影响的严重程度，为每一类质量事件设定等级和权重，得到质量事件严重等级集和质量事件权重集； S52、基于质量事件严重等级集和质量事件权重集计算单个患者数据质量分数和整个医院的数据指数，得到患者级质量分数和聚合级指数； S53、将患者级质量分数和聚合级指数分别输入至第二动态医疗领域知识图谱中，得到第三动态医疗领域知识图谱； S6、当发现质量问题时，在第三动态医疗领域知识图谱进行质量问题溯源与修复； 所述S6包括以下步骤： S61、当发现质量问题是时，获取需要调查的具体质量事件以及完整的患者个人数据子图，得到质量问题数据；沿着患者个人数据子图中的关系边进行反向遍历，得到质量溯源报告； S62、基于质量溯源报告，确定质量事件类型和语义关系数据；基于量事件类型和语义关系数据从第三动态医疗领域知识图谱获取纠正方案；基于纠正方案对质量事件进行修正。

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