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龙图腾网获悉中南大学湘雅二医院申请的专利一种HCV风险智能评估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：CN121641457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610140557.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种HCV风险智能评估方法及系统是由马静;李异;李茂萍;李杰设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种HCV风险智能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种HCV风险智能评估方法及系统，所述方法在HCV高危风险评估步骤通过获取电子病历文本与含HCV高危因素、否定词及时间限制词实体的领域知识图谱，动态生成上下文偏置矩阵并融合预训练语言模型，精准输出高危风险识别结果；情感计算步骤提取患者语音底层声学特征，经双流网络并行处理情绪与药物副作用相关生理状态特征，通过注意力门校正情感特征，实现抑郁、焦虑等情绪的精准判断。本申请可以HCV高危风险与患者院外依从性评估，降低漏筛率与情绪误判率。

本发明授权一种HCV风险智能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种HCV风险智能评估方法，其特征在于，包括HCV高危风险评估步骤，具体包括： 获取待处理的电子病历文本； 获取领域知识图谱，所述领域知识图谱包括丙型肝炎HCV高危因素实体及否定词实体；其中，所述否定词实体用于识别对高危因素的否定表述或非患者主体关联的排除场景； 根据所述电子病历文本和所述领域知识图谱，动态生成上下文偏置矩阵，具体包括： 正向增强操作：若检测到电子病历文本中同一语义单元内同时出现患者主体相关的词汇和高危因素实体，则增大上下文偏置矩阵中相应词汇对应元素的注意力分数； 反向抑制操作：若检测到电子病历文本中同一语义单元内同时出现否定词实体和高危因素实体，或高危因素实体和非患者主体相关的词汇，则降低上下文偏置矩阵中相应词汇对应元素的注意力分数； 若同一组关联词汇同时满足正向增强和反向抑制条件，优先执行反向抑制操作； 将所述上下文偏置矩阵与预训练语言模型原始的注意力分数矩阵进行融合，生成偏置后的注意力分数矩阵，包括： 预训练语言模型初始化与文本编码：采用BERT模型或其变体作为基础预训练语言模型，将待处理的电子病历文本按预训练语言模型要求进行分词、添加特殊标记及位置编码，生成文本嵌入向量； 原始注意力分数矩阵计算：通过预训练语言模型的多头注意力机制，对文本嵌入向量进行自注意力计算，得到原始注意力分数矩阵； 上下文偏置矩阵标准化：对动态生成的上下文偏置矩阵进行Min-Max标准化处理，将其元素值映射至[0,1]区间，得到标准化后的偏置矩阵； 加权融合生成偏置后的注意力分数矩阵：采用自适应加权融合策略，融合公式为，其中为偏置后的注意力分数矩阵，为融合权重系数，为将按多头注意力头数扩展后的矩阵，维度与保持一致；对中每个注意力头对应的子矩阵分别执行Softmax归一化操作，确保每个词汇对应的注意力权重之和为1，得到最终的偏置后的注意力分数矩阵； 将所述电子病历文本输入预训练语言模型，预训练语言模型基于所述偏置后的注意力分数矩阵进行注意力计算，实现语义解析，并输出HCV高危风险评估结果。

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中南大学湘雅二医院，其通讯地址为：410011 湖南省长沙市芙蓉区人民中路139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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