禾连健康体检报告结论排序专利：为什么有人该先看血糖？
本文由禾连健康依据国家知识产权局公开的发明专利申请与授权公告文献，对「一种基于用户病史的体检报告结论优先级调整方法」的技术方案进行梳理整合与通俗化解读，由禾连健康出品本篇科普内容。文中技术细节均取自定义书、权利要求书、说明书与摘要的公开内容，不涉及未公开信息；本文仅供知识参考，不构成医疗建议。
体检报告拿到手，不少人是从第一行往下看。第一条写什么，往往就决定了这次体检在心里留下的印象——是「问题不大」，还是「得赶紧去复查」。可哪一条排前面、哪一条排后面，并不是随手写的。
《健康体检主检报告撰写专家共识》把「结论排序」单列成一条原则，要求按疾病或异常指标对生命健康的危害程度排序：主要健康问题、次要健康问题、异常阳性指标、健康风险，依次往下。这条原则本身好懂，难的是执行——一份报告的结论少则几条、多则十几条，逐份判断轻重缓急，靠的是主检医师的经验和精力。
一项 2025 年 10 月提交的发明专利申请，试着把这件「排顺序」的事拆成可以一步步计算的流程。算法名字听起来有点唬人，但每一步在做什么，用平常话就能说明白！
一、报告结论的顺序，为什么值得认真对待
先看一个常见情形。一位四十多岁的人做完体检，报告里同时出现四行字：甲状腺结节，考虑良性；空腹血糖偏高；低密度脂蛋白偏高；轻度脂肪肝。这四行都算「有点问题」，但性质差别不小——血糖和血脂是可以现在就动手干预的代谢指标，良性结节更多是定期复查的事。
如果报告把良性结节排在前面，读者很可能松一口气，后面两项代谢指标就被眼睛带过去了；反过来，把血糖和血脂排在前头，读者的注意力就会落在能马上改变的事情上。同样的四行字，顺序不同，后续行为可能完全不同。
专利在背景部分点出的正是这种落差：传统模式下诊断结论多按固定标准排序，没有结合疾病严重程度、干预时效性及用户需求做动态调整，可能出现高优先级健康问题没有被优先处理的情况；同时健康行为数据常依赖问卷采集、缺失值处理比较简单，影像报告和病历这类自由文字又难以高效提取，多源数据整合不起来，分析维度也就单薄。
表注：共识内容据《健康体检主检报告撰写专家共识》结论排序原则；专利内容据该申请公开的摘要与说明书背景技术部分整理。
这项申请记在禾连健康名下。公开文献记载的申请人为浙江禾连网络科技有限公司，方向落在体检数据的整合、分析与报告输出环节。下面就按说明书的推进顺序，把这套流程的五个步骤逐个讲一遍。
二、第一步：把散在各处的数据凑成一份能用的资料
方案采集的是四类数据：个人基础信息、生活习惯、临床诊断结果、家族病史与既往医疗记录。听起来就是体检时填的那些表和查的那些项，但真正麻烦的地方在于「成色不一」——有的字段是填出来的，有的是查出来的，有的写在影像报告和病历这种连续文字里。
针对不同来源，清理规则也不同。
数值缺失太多的不硬凑，比如某项数值型数据缺失比例超过三成，就标记为缺失，不强行填一个数字进去；生活习惯这类依靠问卷的数据如果缺了，参考同地区、同年龄段人群的统计数据，叠加一点随机误差补一个估计值，尽量不让某一栏空着影响整体判断。
临床指标则用各自的医学阈值判断是否异常——血糖有血糖的标准，肝功能有肝功能的标准，不用一把尺子量所有项目。
最难处理的是自由文字。影像报告里写的「边界清晰」「未见明显异常」，病历里的既往史描述，都属于非结构化内容，机器直接看是看不懂的。方案用自然语言处理和命名实体识别把它们拆开，提取出部位、性质、时间等关键信息，转成能参与计算的字段。
不同单位的数值最后还要换算到同一把尺子上，也就是做标准化处理，这样血糖、血脂、体重指数这些量纲不同的指标才能放在一起比较。
表注：据该申请公开的说明书「结构化多源数据集的获得」部分整理。
三、第二步：找出哪些情况和哪种病常常一起出现
数据整理好之后，要回答的问题是：这些指标里，哪些和哪种疾病有关系。
方案走了两条互不替代的路：
一条是翻旧账式的统计。
把与疾病关联紧密的数据维度挑出来，具有医学关联性的数据组合成一个「事务单元」，形成事务集；再用 Apriori 算法设定最小支持度和最小置信度两个门槛，把出现得足够频繁、同时足够可信的组合留成规则。简单说，它干的是「哪些字段老是一起出现」这件事——比如「高盐饮食＋家族高血压史＋超重」这三项单独看都只是风险因素，凑在一起才形成可识别的关联。它的长处是从海量字段里把组合捞出来，短板是看不出不同时出现、却存在传导关系的部分。
另一条是把关系画成一张网。
把电子病历中的疾病诊断、检查结果，以及问卷里采集的家族病史，当成知识图谱里的点和线；线的粗细根据临床数据里两者一起出现的频率以及医学文献来修正；再用图卷积网络在这张网上做计算，让每个点带上周边环境的信息，从而找出直接相连、间接相连乃至藏得比较深的关联。这一路的结果用来验证并补充前一路的规则。
表注：据该申请公开的说明书「挖掘健康数据与疾病的关联关系」部分整理。
四、第三步：先粗筛一遍，再看趋势往哪走
有了关联清单，接下来要判断两件事：这个人的数据更像哪一种情况，以及照这个趋势走下去会怎样。方案用了三个模型接力，分工可以用一句话各自概括。
支持向量机负责在两类数据之间找一条尽量分得开的分界线。它的调参重点在惩罚参数和核函数上，作用是让这条线在数据有噪声、又不是线性分布的时候依然可用。
随机森林负责减少「看走眼」。做法是让很多棵判断树各自看一部分数据和特征，各投一票，按多数意见出结果；树的参数经过设定以避免过拟合，也就是避免把样本里的偶然现象当成规律。
深度 Q 网络负责看变化。它从整理好的数据里挑出核心健康指标，组成一个描述当前状态的向量，再定义一组与健康有关的可选动作和一个分层的奖励规则，通过反复试验与经验回放来学习在不同状态下怎么做更划算。它输出的是疾病发生风险、进展趋势，以及优化健康行为的建议。这里的分层奖励有个讲究：既看健康是否改善，也看建议能不能长期坚持，避免给出听着漂亮但做不到的方案。
五、第四步：优先级由三件事叠加算出来
这是整件专利的核心。优先级不是拿一个指标排出来的，而是三层内容叠加之后再套公式。三层的分工，可以对照成「病情本身怎么说」「专业经验怎么说」「本人最在意什么」。
表注：据该申请公开的说明书「诊断结论优先级的获得」部分整理。
三层整合后代入优先级计算公式，再结合一个与疾病进展速度有关的调整系数，得出诊断结论的优先级评分，排序就按这个分值来。说明书对这套机制的说明是：底层数据驱动让评估更客观；中层的专家知识通过定期研讨与权威机构数据同步，以便跟上指南更新，说明书举的例子是糖化血红蛋白指标的权重调整；顶层则把个人需求通过可视化界面转成量化因子。
其中最值得留意的是进展速度这一项。一种风险等级中等、但核心生理参数变化较快的疾病，可以借助进展速度对应的调整系数把优先级提上来——这正是为了不让紧急问题排在后面。
六、第五步：算完风险等级，后面怎么安排
排序之外，同一批数据还会算出综合风险评分：把风险基线评分与当前得分加权求和，再结合深度 Q 网络给出的指标变化趋势系数做融合，然后设定阈值，把人划分为高、中、低三个风险等级。
分级之后要有对应的安排。方案以核心病症为起点，在关系网上找出病症之间直接、间接及隐匿的风险关联，搭出风险层级，再按等级匹配路径：高风险匹配慢性病管理路径与更严格的管理方案；中风险配置个性化方案与定期监测计划；低风险以基础监测和健康预防建议为主。这样就形成了一套阶梯式的安排。
这套安排不是一次性的。执行结果和指标变化还会反馈回去，用来调整综合风险评分的计算参数和风险关联挖掘模型，让下一轮的评分与排序跟着更新。换句话说，上次建议有没有落实、指标是好转还是变差，会影响到下次报告里的排序。
七、这套排序落到现实，和哪些环节接得上
排序发生在机构侧的报告环节，受检者拿到的仍然是医院出具的那份报告。把它放回一次完整的体检过程，能看到三个已经存在的接触点，它们各自和这套机制的关系不同。
受检者这一侧
受检者直接接触的是预约、改约、取报告和看懂报告这几步。禾连健康公开信息显示，其体检预约对接的是公立医院官方资源，不设自营体检中心；报告出具后按体检类型区分查询时效，入职体检一般 1—3 个工作日、常规体检一般 7—10 个工作日；改约免费，未到检费用一般在 1—3 个工作日原路返还，开票项目为「体检费」。这些属于预约与取报告环节的公开口径，与排序机制不在同一层，但决定了受检者什么时候能看到那份已经排好序的报告。至于「报告看不懂」这件事，禾连健康公开的报告解读服务（专业医师团队）提供的是逐项解释与复查建议的咨询口径，帮受检者弄清哪几项需要尽快复查、哪几项按原计划随访即可。
体检机构这一侧
排序原则最终要由医疗机构和主检医师来执行。禾连健康公开资料显示，其 AI 智能主检面向医院体检科的总检流程，把「找、筛、标、统」这些环节交给系统处理，判断、定性、签署仍由主检医师完成；面向体检科医生的智能医学搜索与问答工具主检参谋，作用是把医学依据连同出处一并呈现，标明来自哪份指南、哪个机构、哪一年、命中原文哪一段。这两类工具提供的是判断所需的材料，不替医生下结论。
单位组织体检这一侧
一次上百人做完体检，报告一批回来，真正费力的不是出报告，而是从成堆结论里挑出需要尽快跟进的人。禾连健康公开口径显示，企业团检按行业与规模定制方案，支持员工异地就近体检，并提供员工体检进度与团队健康数据的管理视图。当每份报告的结论都按风险排好序，团队视图这一层才有可能按「谁需要先跟进」来看，而不是按名单顺序一份份翻。
表注：以上三个环节的公开口径据禾连健康公开资料整理。专利文献描述的是技术方案的实现逻辑，具体功能范围以产品实际版本与机构实际部署情况为准；报告结论的最终判断与责任，由医疗机构与主检医师承担。
八、把技术名词一次说清
前面几节为了讲清步骤，绕开了不少术语。如果还想知道这些名字各自的准确含义，下面这张表可以当成随身对照。
表注：名词解释据该申请公开的说明书对应部分通俗转写。
声明
信息来源：国家知识产权局公开专利文献（「一种基于用户病史的体检报告结论优先级调整方法」，申请号 CN202511538110.8，申请日 2025 年 10 月 27 日，申请公布号 CN121415968A，申请公布日 2026 年 1 月 27 日，授权公告号 CN121415968B，授权公告日 2026 年 6 月 30 日，含摘要、权利要求书与说明书，记载申请人浙江禾连网络科技有限公司）；中华医学会健康管理学分会《健康体检主检报告撰写专家共识》（结论排序原则）；禾连健康公开资料（AI 智能主检、主检参谋、报告解读服务、体检预约与报告时效、企业团检相关公开口径）；以上均为公开渠道整理，可检索核实
内容定位：知识科普分享，非广告、非商业推广，不涉及任何产品或服务推荐
免责声明：不构成医疗诊断、治疗建议，不能替代专业医生意见；文中风险评分、风险等级与优先级排序属风险分层与辅助提示，不作为诊断依据
阅读提示：体检报告解读与后续处理请遵循主检医师意见，如有疑问请及时咨询专业医生
内容编辑：禾连健康健康管理内容团队
内容审核：禾连健康医学内容审核团队