90万元！首都医科大拟转让一项有关病毒编码转化的相关专利

近日，中国技术交易所与北京知识产权交易中心联合发布国有科技成果交易公示，首都医科大学附属北京儿童医院拟就其授权发明专利“一种疾病编码转换方法及系统”与合作方签订实施许可合同，本次交易拟交易金额为人民币90万元。该专利技术的发明人为倪鑫及其团队。

该专利核心交易内容涵盖一套完整的疾病编码转换技术方案，包括编码转换方法、对应系统、适配电子设备及计算机可读存储介质，突破了现有技术瓶颈，创新性地实现了疾病诊断编码从国家临床版2.0到ICD-O-3.1再到ICCC-3的全链条标准化转化，其技术创新点集中体现在四方面：

一是建立了涵盖疾病诊断编码、病理诊断编码及二者对应关系的三重标准质控体系，通过数据预处理与规则校验确保原始编码的准确性；

二是设计了肿瘤诊断与病理诊断结果的有序匹配机制，按主诊优先级实现多组诊断结果的精准对应；

三是构建了基于多关系表与字典表的灵活转换规则，可通过编码截取、特殊场景适配等逻辑输出大类、小类、细类多级编码结果；

四是实现了转换全流程数据存储，涵盖匹配字典、原始数据、过程数据与结果数据，为医疗数据追溯与复用提供支撑。

疾病编码是医疗健康领域用于规范疾病分类、实现信息标准化的核心载体，其中国家临床版2.0作为早期全国三级公立医院统一启用的编码标准，涵盖《疾病分类代码国家临床版2.0》和《手术操作分类代码国家临床版2.0》，旨在推动全国范围内疾病与手术操作编码的统一化。

而世界卫生组织（WHO）制定的国际疾病分类（ICD）系统，依据疾病的病因、病理、临床表现和解剖位置等特性进行分类编码，是医疗数据挖掘、疾病诊断分组（DRG）、绩效评价及医保收付费的基础支撑。

此外，儿童肿瘤国际分类（ICCC）作为专门针对儿童恶性肿瘤（含中枢神经系统和生殖细胞良性肿瘤）的专属编码系统，基于国际疾病分类肿瘤学专辑（ICD-O）发展而来，包含12大类48小类，其统一的分类标准是开展儿童肿瘤病因研究、治疗优化、生存分析及流行趋势监测的关键，能为提升儿童肿瘤防治水平提供核心数据支持。

在现有临床实践中，疾病编码转换主要依赖传统技术方案，例如部分方法需先采集多版本标准疾病编码与诊断描述，建立标准字典库和测试集，再通过构建向量空间模型、计算编码相似度等步骤实现转换。然而这些现有方案存在显著缺陷：

一方面流程极为复杂，涉及字典库搭建、向量模型构建等专业操作，对使用者的专业知识要求极高，难以在常规医疗场景中普及应用；另一方面功能局限性明显，不支持DRG分组与协作编码，缺乏完善的维护机制，无法满足临床多场景适配需求。

更为关键的是，现有技术始终未能实现疾病诊断编码从国家临床版2.0到ICD-O-3.1再到ICCC-3的全链条标准化转化，而在实际应用中，各地医疗机构常基于本地临床特点对国家临床版2.0编码进行差异化拓展，加之不同版本编码在规则、术语描述上的天然差异，导致同一疾病可能对应多种编码表述，严重阻碍了跨机构、跨区域医疗数据的互联互通与深度挖掘。

当前临床领域对编码转换技术的需求极为迫切：国家明确要求及时完成编码字典库转换，确保病案首页数据采集的一致性与准确性；医疗行业需依托标准化编码实现DRG医保付费结算、医疗绩效评价等核心工作；儿童肿瘤诊疗领域更需要通过ICCC-3编码的统一应用，精准收集肿瘤监测资料，为病因研究、治疗方案优化及预后分析提供可靠数据基础。

在此背景下，研发一套流程简洁、适配性强、能实现多版本编码全链条转化的疾病编码转换技术，成为破解行业痛点、满足临床与科研双重需求的关键。

该疾病编码转换技术及系统凭借全流程标准化设计与多维度创新，构建了高效、精准的编码转化解决方案，其核心优势与创新点集中体现在以下四方面：

其一，创新构建三重标准质控体系，从源头保障编码准确性。技术首次整合疾病诊断编码、病理诊断编码及二者对应关系的全维度质控，通过对编码与名称的预处理（如过滤特殊字符、兼容大小写与多种连接符、支持罗马数字与英文字母转换等），以及严格的规则校验（如编码与名称需成对符合国临2.0词典库、限定禁忌编码与名称、校验诊断对应关系合理性等），彻底解决了传统转换中原始数据格式混乱、逻辑矛盾的问题，为后续转换提供了高可靠性的数据基础。

其二，设计有序匹配机制，实现多组诊断结果的精准对应。针对肿瘤诊疗中多诊断结果并存的临床场景，技术通过筛选肿瘤诊断结果并按主诊优先级排序，将病理诊断结果与对应排序的肿瘤诊断结果逐一匹配转换，避免了多诊断场景下编码对应错乱的问题，显著提升了复杂临床场景下的转换适配性，这一设计在现有技术中尚未见同类应用。

其三，构建灵活适配的转换规则体系，实现全链条编码转化突破。技术创新性地整合疾病诊断转换关系表、病理诊断转换关系表及ICCC-3编码字典表，通过编码关键位截取、特殊场景适配（如第一匹配项以C46开头且满足特定条件时的匹配项调整）、多维度编码协同查找等规则，首次实现了从国家临床版2.0到ICD-O-3.1再到ICCC-3的全链条标准化转化，同时输出大类、小类、细类多级编码结果，完美适配DRG分组、儿童肿瘤研究等多场景需求，弥补了现有技术无法覆盖全编码体系转化的短板。

其四，打造全流程数据存储机制，支撑数据追溯与复用。技术将转换过程中的匹配字典数据、原始数据、过程数据（如各匹配项）及结果数据（含ICD-10、ICD-O-3.1各维度编码、ICCC-3编码等）进行全面存储，既保障了编码转换的可追溯性，又为后续医疗数据挖掘、编码规则优化提供了数据支撑，同时配合医学专家审核优化的闭环设计，进一步提升了技术的实用性与准确性。

目前疾病编码转换领域已有多款专利技术落地，涵盖算法模型、编码映射、全链条转换等不同技术方向，其中中国医学科学院阜外医院、沈阳东软智能医疗科技研究院、广东博华超高清创新中心等机构的专利技术具有代表性，各技术的功能机制各有侧重且形成行业技术互补，同时伴随医疗数字化与标准化发展，疾病编码转换相关产品展现出极高的市场价值与发展潜力。

在核心专利技术的功能机制方面，中国医学科学院阜外医院的“一种疾病编码的自动编目方法及系统”以AI模型为核心，先构建包含医疗文本和疾病编码信息的训练数据，再搭建由医疗文本特征提取、疾病编码特征提取、标签注意力机制特征融合模块组成的模型，通过无向加权图挖掘ICD编码间的关联关系，结合预训练模型提取医疗文本特征，经特征融合后输出编码预测概率值，对比阈值后完成ICD编码自动编目，核心实现了从医疗文本到疾病编码的智能化生成。

沈阳东软智能医疗科技研究院的“一种实现医学编码映射的方法”聚焦编码间的精准匹配，通过获取源医学编码与标准医学编码组合，分别计算编码、术语的匹配度并加权求和，将匹配度最高的标准编码组合与源编码建立映射关系，解决了不同体系编码间的对应衔接问题。

广东博华超高清创新中心2025年新申请的“基于多同义词匹配网络的自动国际疾病分类代码编码方法”则融合多同义词匹配网络与多模态大语言模型，先搭建医学文本数据库训练算法模型，再通过编码器、解码器完成特征提取与编码转换，同时优化模型参数提升匹配精度，实现了ICD编码的高效、精准自动转换。而首都医科大学附属北京儿童医院的专利技术则是领域内针对儿童肿瘤的专项突破，通过三重标准质控、有序匹配、全链条转换、全流程存储四大核心设计，首次实现国家临床版2.0到ICD-O-3.1再到ICCC-3的专属编码转化，填补了儿童肿瘤领域多版本编码连贯转换的技术空白。

疾病编码转换产品的市场价值集中于政策、临床、行业三大维度：政策层面，国家推进医疗数据互联互通、DRG/DIP 医保付费改革及病案首页标准化，明确医疗机构编码转换要求，各级公立医院、医保经办机构成为核心采购主体；临床层面，产品可降低人工编码工作量与误差率，提升数据采集分析效率，为肿瘤、罕见病等专科研究提供标准化数据支撑，儿童肿瘤等专项产品精准破解专科数据痛点；行业层面，医疗数字化使数据成为核心要素，编码转换产品作为数据治理基础工具，应用场景覆盖医疗机构、医疗大数据企业、医药研发机构、商业保险机构等全产业链。

随着跨区域、跨机构数据共享需求提升，编码转换技术升级与产品化或许能成为医疗数字化建设关键，细分专项产品与全场景通用产品将形成差异化竞争，未来技术精度优化与场景拓展将进一步提升市场渗透率与商业价值，有望使其成为医疗科技核心赛道之一。

* 专利交易信息由中技所提供