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龍圖騰網獲悉青島大學申請的專利基于醫療信息處理的風濕活動度評估系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119993544B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510459352.1，技術領域涉及：G16H50/70；該發明授權基于醫療信息處理的風濕活動度評估系統是由臧博;劉斌;劉琦瑄;王元勇;趙雄偉;姚媛;李華;張坤;張鵬;張曉宇;李家秀;楊怡飛設計研發完成，并于2025-04-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于醫療信息處理的風濕活動度評估系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于醫療信息處理的風濕活動度評估系統，包括醫療信息采集模塊、初次聚類模塊、二次聚類處理模塊和風濕活動度評估模塊。本發明屬于數據處理領域，具體是指基于醫療信息處理的風濕活動度評估系統，本方案引入到最近高密度點的距離，避免噪聲干擾；引入歸一化標簽，補充重度風濕患者的少數類樣本；基于通過密度和稀疏性指標實現自適應采樣；通過計算每對患者之間的臨床鄰近距離，更精確地反映臨床狀態細微差異；引入校正系數，利用局部密度梯度自適應調節校正力度，進行聚類中心校正，確保每個活動度層次具有代表性的聚類中心；進而保證后續的風濕活動度評估的精細劃分。

本發明授權基于醫療信息處理的風濕活動度評估系統在權利要求書中公布了：1.基于醫療信息處理的風濕活動度評估系統，其特征在于：系統包括醫療信息采集模塊、初次聚類模塊、二次聚類處理模塊和風濕活動度評估模塊；所述醫療信息采集模塊采集歷史風濕患者醫療數據；經過特征工程處理生成初始醫療數據集；所述初次聚類模塊利用共同特征相似度和到高密度點的距離選取聚類中心，并通過密度計算與合成樣本生成對初始醫療數據集進行優化，得到最終醫療數據集；所述二次聚類處理模塊基于最終醫療數據集，通過計算臨床鄰近距離、構建臨床指標坐標，通過迭代更新及校正聚類中心，完成二次聚類處理；所述風濕活動度評估模塊基于二次聚類處理對實時采集的風濕患者醫療數據進行聚類分配，最終實現風濕活動度評估；在醫療信息采集模塊中，所述歷史風濕患者醫療數據包括臨床指標、實驗室檢測數據和臨床狀態；將臨床狀態作為數據標簽；數據標簽不參與聚類運算；所述臨床狀態包括緩解期狀態、低活動度狀態、中活動度狀態和高活動度狀態對采集的歷史風濕患者醫療數據進行特征工程處理得到初始醫療數據集；所述初次聚類模塊是對初始醫療數據集進行初次聚類，進而實現數據優化；具體包括以下內容：聚類中心選取單元；設GXi,j表示患者i和患者j的共同特征集合；并定義相似度sim·，表示為： ；其中，o是特征索引；和分別是患者i和患者j在特征o上值；定義到最近高密度點的距離，表示為： ；；其中，是患者i到最近的高密度聚類中心的距離；和分別是患者i和患者k的密度；和分別是患者i與患者q的距離和患者k與患者p的距離；M·是患者鄰域集合；選擇決策值最大的為聚類中心，表示為：；其中，是決策值；聚類密度計算單元；密度表示為： ；稀疏性表示為： ；引入歸一化標簽，采樣權重表示為： ；合成樣本數表示為： ；其中，是聚類密度；是聚類中心，j是聚類中心索引；K·是高斯核函數；是第j個聚類中第i個樣本的值；是第j個聚類中所有樣本；是帶寬參數；是第j個聚類的稀疏性；是第j個聚類的采樣權重；和分別是第j個聚類和第k個聚類的樣本生成比例；n是總聚類數；是第j個聚類需要生成的合成樣本數量；Nm和Pm分別是最終樣本總數和已有樣本數量；是第j個聚類中心的歸一化標簽；數據集優化單元。

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