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龙图腾网获悉中南大学申请的专利多任务远程数据下早期帕金森可解释三支智能评估方法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：CN120277616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510735373.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权多任务远程数据下早期帕金森可解释三支智能评估方法是由张迪;胡军华;李辉煜设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务远程数据下早期帕金森可解释三支智能评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及辅助医疗评估技术领域，具体公开了多任务远程数据下早期帕金森可解释三支智能评估方法，通过融合多任务远程数据、基于决策树引入可处理不确定性数据的模糊划分策略和可解释的三支决策机制，实现对多维症状特征的联合建模。在建模过程中，以决策树划分点为中心，分别引入可学习的微调参数和偏移量参数，不断微调划分点并优化其模糊区域边界，实现决策树划分点的自适应模糊化处理，从而构建模糊决策树，并以其为基础，通过引入三支决策机制，能有效实现对早期症状的不确定处理与敏感识别，从而提升评估准确性与临床可用性，支持疾病的早筛与干预。因此，本发明具有较强的灵活性、自适应性和对样本不确定性的处理与解释能力。

本发明授权多任务远程数据下早期帕金森可解释三支智能评估方法在权利要求书中公布了：1.多任务远程数据下早期帕金森可解释三支智能评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 收集待测多任务远程数据，输入到可解释三支智能评估模型中进行处理及分析，获得评估结果与可解释性报告； 当评估结果明确患者是否患病时，直接输出健康或患病，否则，输出不确定且进一步评估患病风险； 可解释三支智能评估模型的构建方法包括如下步骤： 步骤S1：进行多任务远程数据的收集与处理，获得多任务远程数据集； 步骤S2：以多任务远程数据集作为样本集输入到C4.5算法中构建清晰决策树； 步骤S3：以清晰决策树中若干个非叶子节点为划分点，对每个划分点引入针对其位置的可学习的微调参数，对每个划分点左右两侧分别引入针对其位置的可学习的偏移量参数； 步骤S4：将样本集中每个样本输入到经过步骤S3后的清晰决策树中，以最小化分类误差函数为损失函数，迭代优化每个划分点位置的微调参数、每个划分点左右两侧位置的偏移量参数，通过对优化后的所有划分点及其左右两侧位置的偏移量参数构建三角模糊隶属函数，实现清晰决策树到模糊决策树的转变； 步骤S5：根据得到的模糊决策树，聚合每条包含有多个划分点路径的样本的隶属度，归一化后作为样本在该路径下的权重，将路径权重和叶子节点中样本的类别分布概率相乘，相同类别下再相加，从而确定样本对不同类别的加权概率向量； 步骤S6：引入三支决策机制判别加权概率向量落入区间作为评估结果，以评估结果对应加权概率向量大小为患病风险值，构建可解释三支智能评估模型。

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