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龙图腾网获悉浙江融健科技有限公司申请的专利基于深度学习的医院运营多模态数据处理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：CN121583483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610098461.X，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权基于深度学习的医院运营多模态数据处理方法及系统是由林鹏;胡欣鹏;屠舒剑设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的医院运营多模态数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医院运营管理技术领域，更具体地，本发明涉及基于深度学习的医院运营多模态数据处理方法及系统，方法包括：从医院管理数据库获取运营文本数据和数值数据；将数据标签输入训练好的自然语言处理模型，输出词向量；计算文本词TF‑IDF，依词向量相似度调整得文本重要性，依标签数值相对偏移程度得数值重要性；结合重要性与词向量计算词与标签相关性，分别加权融合得文本、数值向量，非线性融合为最终向量并输入训练好的神经网络，输出成本风险和运营效率评估。本发明结合重要性计算和相关性分析，实现文本数据和数值数据的深度融合，克服了简单拼接的不足，使不同类型的数据能够相互补充，为运营决策提供更全面的信息。

本发明授权基于深度学习的医院运营多模态数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的医院运营多模态数据处理方法，其特征在于，包括： 从医院管理数据库中获取运营的文本数据和数值数据，文本数据包括运营报告和财务报告，数值数据包括收入、成本和人力效率；数值数据还包括数值标签； 将文本数据、数值数据的标签分别输入训练好的自然语言处理模型，输出文本数据中每个词的词向量以及输出数值数据中每个标签的词向量；计算文本数据中每个词的TF-IDF，并基于文本数据中词与词之间的词向量的相似度调整对应的TF-IDF得到词的文本数据重要性；利用标签对应数值的相对偏移程度计算得到各标签的数值数据重要性； 对于文本数据中每个词的词向量与数值数据中每个标签的词向量，结合对应的文本数据重要性和数值数据重要性计算词与标签的相关性；词与标签的相关性的获取过程包括： 选取文本数据任意一个词作为第一目标，选取任意一个标签作为第二目标，计算第一目标的词向量与第二目标的词向量之间余弦相似度的绝对值，并标记为第一因子；以及计算第一目标的文本数据重要性和第二目标的数值数据重要性的乘积的归一化值，并标记为第二因子； 将第一因子与第二因子的乘积作为第一目标与第二目标的相关性； 根据所述相关性分别进行文本侧的加权融合和数值侧的加权融合，得到整体的文本向量和数值向量，对所述文本向量和数值向量使用非线性融合得到最终的融合向量；整体的文本向量的获取过程包括： 遍历所有的第二目标，计算所有的第二目标与第一目标的相关性的归一化值之和；计算所有的第二目标与第一目标的相关性的归一化值之和与第一目标的文本数据重要性的乘积并遍历所有的第一目标对乘积的结果进行累加，得到整体的文本向量； 整体的数值向量的获取过程包括： 遍历所有第一目标，计算所有的第一目标与第二目标的相关性的归一化值之和；计算所有的第一目标与第二目标的相关性的归一化值之和与第二目标的数值数据重要性的乘积并遍历所有的第二目标对乘积的结果进行累加，得到整体的数值向量； 将最终的融合向量输入训练好的神经网络中，输出包括成本风险和运营效率评估，根据输出结果为管理人员提供决策参考。

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