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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利一种人工智能驱动的重症监护护理任务优先级排序方法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：CN121601190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610121423.1，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权一种人工智能驱动的重症监护护理任务优先级排序方法是由周倩;王甸容;陈浩浩;廖丹;何秋朋设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能驱动的重症监护护理任务优先级排序方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人工智能驱动的重症监护护理任务优先级排序方法，涉及护理数据处理技术领域，该方法包括：获取重症监护患者的实时生理监测数据、历史病情记录及诊断标签，评估获取病情等级与波动评分；进行资源依赖分析，构建资源占用图与互斥冲突图；基于资源占用图、互斥冲突图与病情等级、波动评分，结合加权有向图排序算法生成初始任务队列；对护理人员进行能力建模，构建护理能力向量；结合初始任务队列、资源占用图、互斥冲突图与护理能力向量对护理任务进行多目标排序优化，获取人员‑任务序列；对应生成多个护理任务优先级序列，并对应下发至护理人员客户端。本发明解决了现有技术中存在的护理任务分配不准确的技术问题。

本发明授权一种人工智能驱动的重症监护护理任务优先级排序方法在权利要求书中公布了：1.一种人工智能驱动的重症监护护理任务优先级排序方法，其特征在于，包括： 获取重症监护患者的实时生理监测数据、历史病情记录及诊断标签，并对应进行病情等级评估与病情波动评估，获取病情等级与波动评分； 获取护理任务信息进行资源依赖分析，并根据资源依赖分析结果构建资源占用图与互斥冲突图； 基于所述资源占用图、所述互斥冲突图与所述病情等级、所述波动评分，结合加权有向图排序算法生成初始任务队列； 对护理人员进行能力建模，构建护理能力向量，其中，所述护理能力向量包括至少表征人员技能熟练度、操作权限等级、工作疲劳状态、当前任务负荷及所负责空间区域的信息； 结合所述初始任务队列、所述资源占用图、所述互斥冲突图与所述护理能力向量对护理任务进行基于资源-能力匹配的多目标排序优化，获取人员-任务序列； 根据所述人员-任务序列对应生成多个护理任务优先级序列，并对应下发至护理人员客户端； 获取重症监护患者的实时生理监测数据、历史病情记录及诊断标签，并对应进行病情等级评估与病情波动评估，获取病情等级与波动评分，包括： 构建多模态混合评估模型，其中，所述多模态混合评估模型至少包括： 基于规则引擎的第一评估通道，其中，所述第一评估通道用于根据所述实时生理监测数据与所述历史病情记录计算指征偏离熵、治疗依赖强度及生命体征混沌度，并加权计算生成第一评估等级； 基于深度学习模型的第二评估通道，所述第二评估通道用于根据所述实时生理监测数据生成第二评估等级； 输入所述实时生理监测数据、所述历史病情记录至所述多模态混合评估模型，获取所述第一评估等级与所述第二评估等级，并合并所述第一评估等级、所述第二评估等级与所述诊断标签，生成所述病情等级； 结合所述初始任务队列、所述资源占用图、所述互斥冲突图与所述护理能力向量对护理任务进行基于资源-能力匹配的多目标排序优化，获取人员-任务序列，包括： 遍历所述资源占用图与所述护理能力向量计算任务匹配度，并根据所述任务匹配度构建任务分配权重矩阵； 以所述初始任务队列为匹配顺序，以所述任务分配权重矩阵为先验概率进行迭代的资源-能力匹配，确定初始人员-任务序列集； 定义时间成本因子、劳动强度因子与调动成本因子，形成多目标代价函数，并结合所述互斥冲突图对所述初始人员-任务序列集进行迭代多目标优化，获取所述人员-任务序列； 定义时间成本因子、劳动强度因子与调动成本因子，形成多目标代价函数，并结合所述互斥冲突图对所述初始人员-任务序列集进行迭代多目标优化，获取所述人员-任务序列，包括： 以护理任务总完成时间定义所述时间成本因子，以护理人员劳动强度方差定义所述劳动强度因子，以护理人员跨护理分区次数定义所述调动成本因子； 无量纲化所述时间成本因子、劳动强度因子与调动成本因子，并结合加权方法构建所述多目标代价函数； 根据所述互斥冲突图定义惩罚因子，并结合所述多目标代价函数与所述惩罚因子，对所述初始人员-任务序列集进行基于多目标代价函数值计算与随机变异的迭代更新； 若迭代更新次数满足预设的迭代约束，则输出多目标代价函数值最优一者为所述人员-任务序列。

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四川大学华西医院，其通讯地址为：610041 四川省成都市武侯区国学巷37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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