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龙图腾网获悉易迪希医药科技(嘉兴)有限公司申请的专利一种基于机器学习的临床试验数据异常检测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：CN120767001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511269343.2，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于机器学习的临床试验数据异常检测方法及系统是由袁自成设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的临床试验数据异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及临床数据检测技术领域，本发明涉及一种基于机器学习的临床试验数据异常检测方法及系统，其中的方法包括：构建临床试验异构图；将各节点的原始多模态特征输入到预设的混合特征编码器以得到各节点的初始向量；根据一组正常临床试验数据训练时空图谱自编码器和贝叶斯网络；通过训练好的时空图谱自编码器计算各节点的初始向量在当前时刻的重构误差向量和时空上下文嵌入；所述判定节点是否异常。本发明能够精确识别出隐藏在复杂背景下的微小偏差，提高异常检测准确率的同时，有效降低了因数据正常波动引起的误报和漏报，整体上增强了临床试验数据质量监控的可靠性与效率。

本发明授权一种基于机器学习的临床试验数据异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的临床试验数据异常检测方法，其特征在于，包括： 构建临床试验的异构图，异构图的节点包括患者节点、研究中心节点、关键事件节点，异构图的边包括患者节点与研究中心节点的隶属关系边、患者节点间的相似关系边以及患者节点与关键事件节点的关联关系边；获取各节点的原始多模态特征； 将各节点的原始多模态特征输入到预设的混合特征编码器以得到各节点的初始向量； 根据一组正常临床试验数据训练时空图谱自编码器和贝叶斯网络； 其中，所述时空图谱自编码器的编码器用于生成节点的时空上下文嵌入，所述时空图谱自编码器的解码器根据所述时空上下文嵌入重构节点在下一时间点的多模态特征； 所述贝叶斯网络通过时空图谱自编码器根据正常临床试验数据上生成的时空上下文嵌入和对应重构误差进行训练，所述贝叶斯网络用于预测出节点的初始向量对应的重构误差向量在各维度所服从概率分布的参数； 通过训练好的时空图谱自编码器计算各节点的初始向量在当前时刻的重构误差向量和时空上下文嵌入；响应于节点对应的当前时刻的所述重构误差向量中至少一个维度的数值大于由其时空上下文嵌入经所述贝叶斯网络预测的对应概率分布的置信区间上界，将所述节点判定为异常。

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