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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利基于病例特征标签的医疗路径精准分类模型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：CN115910359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211258299.1，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于病例特征标签的医疗路径精准分类模型生成方法及系统是由曹永忠;薛杰;刘志鹏设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于病例特征标签的医疗路径精准分类模型生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于病例特征标签的医疗路径精准分类模型生成方法及系统，首先将医疗日志提取为结构化日志，汇集各病例的治疗事件序列；然后通过轨迹聚类将医疗行为相似的病例聚合，针对各个聚类簇进行过程挖掘，生成过程树模型并优化循环节点，从过程树模型中抽取医疗路径；再采用训练好的神经网络模型集群对抽取的医疗路径进行病例特征标签判定；最后整合病例特征标签判定和对应的医疗路径，形成可用的医疗路径精准分类模型。本发明结合轨迹聚类、过程发现、神经网络等技术，充分发挥每种技术的优势，所得到的模型性能远高于单一技术生成的模型，可以达到根据病例特征精准推荐医疗路径的目的。

本发明授权基于病例特征标签的医疗路径精准分类模型生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于病例特征标签的医疗路径精准分类模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，将医疗日志提取为结构化日志；所述结构化日志中汇总了所收集的各个病例的按时间排序的各治疗事件； 步骤2，通过轨迹聚类将医疗日志中的治疗路径集合按照治疗事件序列的相似性分为多个子集，每个子集对应一个聚类簇； 步骤3，将每个聚类簇通过过程发现技术进行挖掘，得到多个过程树模型； 步骤4，分别从各个过程树模型进行医疗路径抽取，每个过程树模型抽取至少一个医疗路径； 步骤5，将步骤4抽取的医疗路径输入训练好的神经网络模型集群进行病例特征标签判定；所述病例特征标签包括并发症关联的病例属性，所述神经网络模型集群中各神经网络模型基于步骤1中处理得到的治疗事件序列和选定的病例特征标签构成的训练数据集训练得到；所述神经网络模型采用GRU-Attention模型，模型使用GRU作为神经网络单元，并使用Attention机制进一步抽取治疗过程特征，将抽取的医疗路径输入训练好的GRU-Attention模型进行标签判定表示为： ； 其中是抽取的医疗路径,m是抽取的医疗路径的数量，是对应的病例特征标签结果，表示第i个医疗路径的第j个治疗事件的注意力值，n是医疗路径中治疗事件的最大数量； 步骤6，整合病例特征标签判定和对应的医疗路径，生成基于病例特征标签的医疗路径精准分类模型。

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扬州大学，其通讯地址为：225009 江苏省扬州市大学南路88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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