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龙图腾网获悉弗睿思医疗科技(苏州)有限公司;上海瑞懿为医疗科技有限公司申请的专利一种基于深度学习方法的药代动力学-药效动力学和强化学习的丙泊酚给药方法及其应用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：CN119964657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510040957.7，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权一种基于深度学习方法的药代动力学-药效动力学和强化学习的丙泊酚给药方法及其应用是由顾卫东;徐凯;徐雯;肖二军;于布为;徐斌设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习方法的药代动力学-药效动力学和强化学习的丙泊酚给药方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习方法的药代动力学‑药效动力学和强化学习的丙泊酚给药方法及其应用，使用PKPD模型模拟丙泊酚在人体内的代谢过程，通过LSTM与NeuralOED提取时间依赖关系与动力学连续信息，之后通过Kan网络建立丙泊酚药物效应浓度与临床观测的麻醉深度指标BIS之间的非线性联系，快速的建立术中监测信息与麻醉深度之间的映射，根据环境的变化对策略进行及时的调整，适于处理非标准化的复杂问题，个性化地调整药物的剂量和给药方案，提高治疗效果。

本发明授权一种基于深度学习方法的药代动力学-药效动力学和强化学习的丙泊酚给药方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习方法的药代动力学-药效动力学和强化学习的丙泊酚给药方法，其特征在于，所述丙泊酚给药方法包括以下步骤： 1收集病人的基础信息，包括身高、体重、性别和年龄，根据所述基础信息计算病人的瘦体重； 2根据收集到的病人信息和丙泊酚药代动力学特性，确定药代动力学-药效动力学模型的参数，包括各房室的体积、清除速率和转移速率； 3药代动力学-药效动力学模型包括三个房室，分别为中央室、快速周边室和慢速周边室，利用已设定的参数，构建描述丙泊酚在三个房室中浓度变化的微分方程组； 所述药代动力学-药效动力学模型由一个微分方程组表示，公式如式1所示： 式中分别代表中央室、快速分布室和慢速分布室的药物浓度变化，x1t、x2t、x3t分别代表中央室、快速分布室和慢速分布室的药物浓度，ut是药物的输注速度，常数Kiji≠j表示房室i到房室j的药物转移速率，t表示时间； 转移速率与各个房室之间的药物代谢速率表示如下： 式中V1、V2、V3分别代表中央室、快速分布室和慢速分布室的体积，C1、C2、C3分别代表中央室、快速分布室和慢速分布室的清除率； 药效动力学模型引入了一个额外假想的效应室来表示药物药效的作用部位，公式如下： 式中，为效应室的药物浓度变化，xet为效应室的药物浓度，x1t为中央室的药物浓度，t为时间，常数ke为效应室到中央室的药物转移速率； 4基于深度学习方法建立术中监测信息与麻醉深度之间的映射，包括利用药物输注速率和患者的协变量数据作为输入变量，通过LSTM和NeuralODE_GRU提取时间依赖参数Lx和时间连续参数Nx，基于Kan网络建立非线性函数，并通过输入药物的输注速率得到预测的麻醉深度，所述患者的协变量包括患者的年龄、性别、身高、体重。

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