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龙图腾网获悉杭州聪宝科技有限公司申请的专利健康状态评估方法、系统及电子设备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：CN120126787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510600431.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权健康状态评估方法、系统及电子设备是由顾高生设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本健康状态评估方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种健康状态评估方法、系统及电子设备，涉及健康状态评估领域，该方法能够对多个来源的异构数据进行采集处理，并对其进行深度融合分析得到用户的体质辨识数据，从而获取用户的体质情况并对其进行健康状态分析评估后得到精准的健康评估结果，从而实现了从数据采集到健康状态评估的完成处理流程。

本发明授权健康状态评估方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种健康状态评估方法，其特征在于，所述方法包括： 健康数据采集步骤：基于预设的多源异构数据库采集待评估用户的体质监测数据，并基于所述体质监测数据的语义结果确定所述待评估用户的健康数据； 体质辨识处理步骤：获取所述健康数据对应的特征向量，确定所述特征向量对应的权重矩阵和偏置向量，并利用所述特征向量、所述权重矩阵和所述偏置向量确定所述待评估用户对应的体质辨识数据； 健康数据分析步骤：对所述体质辨识数据进行密度聚类计算得到所述待评估用户的健康指标聚类结果，并利用所述健康指标聚类结果计算所述待评估用户的健康指标得分； 评估结果生成步骤：根据所述健康指标得分确定所述待评估用户的健康风险等级，并基于所述健康风险等级对应的判断矩阵生成所述待评估用户的健康评估结果； 所述体质辨识处理步骤，包括： 获取所述健康数据对应的文本数据，基于已初始化的双向长短期记忆模型和条件随机场模型生成所述文本数据对应的标签序列数据，并利用所述标签序列数据确定所述健康数据对应的所述特征向量； 将所述特征向量输入至已完成训练的深度信念网络中，控制所述深度信念网络获取所述特征向量对应的模态数据，并利用所述模态数据之间的联合表示结果确定所述特征向量对应的所述权重矩阵和所述偏置向量； 根据预设的激活函数并利用所述特征向量、所述权重矩阵和所述偏置向量确定所述深度信念网络对应的隐藏单元，并利用所述隐藏单元输出所述待评估用户在所述健康数据下对应的所述体质辨识数据； 所述健康数据分析步骤，包括： 基于所述体质辨识数据获取所述待评估用户对应的体质类型数据和疾病类型数据，获取所述体质类型数据与所述疾病类型数据对应的关联规则； 利用所述关联规则对所述体质辨识数据进行密度聚类计算，获取所述待评估用户的所述体质类型数据与所述疾病类型数据之间的特征分布结果，并基于所述特征分布结果确定所述待评估用户的所述健康指标聚类结果； 根据已初始化的贝叶斯网络构建所述体质类型数据和所述疾病类型数据对应的预测模型，并利用所述预测模型计算所述健康指标聚类结果对应的所述健康指标得分。

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