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北京凯普顿医药科技开发有限公司裴萌获国家专利权

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龙图腾网获悉北京凯普顿医药科技开发有限公司申请的专利基于大数据实现慢性病质控数据分析处理的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:CN120087482B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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:202510560625.1,技术领域涉及:G06N5/04;该发明授权基于大数据实现慢性病质控数据分析处理的方法及系统是由裴萌;廖亮;郭彦署;李玲肖;王茜设计研发完成,并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

基于大数据实现慢性病质控数据分析处理的方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于大数据实现慢性病质控数据分析处理的方法及系统,涉及人工智能领域,包括:首先获取由已知与模拟慢性病质控实例联合训练的慢性病质控评估模型。再获取全新慢性病质控实例,将其加载到模型以提取表征向量。通过确定特征域中与模拟慢性病质控状态对应的目标关键特征,依据表征向量与关键特征偏差,得到对应的目标模拟慢性病质控状态,并将其调整为全新慢性病质控状态,实现利用慢性病质控评估模型对全新状态的推断,为慢性病管理提供更精准有效的分析处理手段。

本发明授权基于大数据实现慢性病质控数据分析处理的方法及系统在权利要求书中公布了:1.基于大数据实现慢性病质控数据分析处理的方法,其特征在于,包括: 获取由已知慢性病质控实例和模拟慢性病质控实例联合训练获得的慢性病质控评估模型,所述慢性病质控评估模型用于对模拟慢性病质控状态和已知慢性病质控状态的推断; 获取全新慢性病质控实例,所述全新慢性病质控实例对应的全新慢性病质控状态区别于任一所述已知慢性病质控状态; 将所述全新慢性病质控实例加载到所述慢性病质控评估模型,并利用所述慢性病质控评估模型提取所述全新慢性病质控实例的表征向量; 确定特征域中与每一模拟慢性病质控状态分别对应的目标关键特征,并根据所述表征向量与每个目标关键特征间的偏差,获取与所述全新慢性病质控实例对应的目标模拟慢性病质控状态; 将所述目标模拟慢性病质控状态调整为所述全新慢性病质控状态,以通过所述慢性病质控评估模型对所述全新慢性病质控状态进行推断; 所述慢性病质控评估模型根据以下流程获取,包括: 获取已知慢性病质控实例和模拟慢性病质控实例,所述模拟慢性病质控实例是根据所述已知慢性病质控实例构建得到; 利用初始识别模型提取所述已知慢性病质控实例的表征向量,并根据所述已知慢性病质控实例的表征向量进行推断,得到所述已知慢性病质控实例相较于所有慢性病质控状态的第一置信度; 根据所述第一置信度、以及所述已知慢性病质控实例对应的目标已知慢性病质控状态,确定所述已知慢性病质控实例相较于所述目标已知慢性病质控状态的第一基础误差; 根据所述第一置信度,确定所述已知慢性病质控实例相较于除所述目标已知慢性病质控状态以外的剩余慢性病质控状态的第一推断置信度; 根据所述第一推断置信度,确定所述已知慢性病质控实例相较于所对应的目标模拟慢性病质控状态的第一模拟误差; 根据所述第一基础误差和所述第一模拟误差,确定所述已知慢性病质控实例相较于第一目标慢性病质控状态的第一误差,所述第一目标慢性病质控状态包括所述已知慢性病质控实例对应的目标已知慢性病质控状态、和与所述已知慢性病质控实例对应的目标模拟慢性病质控状态; 利用所述初始识别模型对所述模拟慢性病质控实例进行推断,并根据推断生成的第二推断值确定所述模拟慢性病质控实例相较于第二目标慢性病质控状态的第二误差,所述第二目标慢性病质控状态包括分别与所述模拟慢性病质控实例对应的目标已知慢性病质控状态和目标模拟慢性病质控状态; 根据所述第一误差和第二误差,构建目标误差函数,利用所述目标误差函数对所述初始识别模型进行多轮循环优化,并在每次循环优化后,确定本轮循环优化对应的优化方向,并根据所述优化方向的误差反传机制,对特征域中每个慢性病质控状态分别对应的关键特征进行调整;其中,末轮循环优化结束时所获得的每个慢性病质控状态分别对应的关键特征,为每一慢性病质控状态的目标关键特征,直至符合预设训练终止状态,得到最终的慢性病质控评估模型。

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北京凯普顿医药科技开发有限公司,其通讯地址为:102600 北京市大兴区春和路52号院5号楼8层810;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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