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龙图腾网获悉安徽省宿州市立医院申请的专利基于数据分析的慢性病风险评估与干预策略生成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：CN120221116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510321906.1，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于数据分析的慢性病风险评估与干预策略生成系统是由王钰莹;刘伟;冯梅;张华倩;刘云设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据分析的慢性病风险评估与干预策略生成系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于数据分析的慢性病风险评估与干预策略生成系统。该系统通过采集包括临床检查、行为记录、环境数据等多源异构信息，利用数据融合技术提取关键特征，并通过时空加权张量分解方法加强数据的时间与空间特性。结合因果推理技术，系统能够准确评估个体的慢性病风险，消除混杂因素，提供更加可靠的风险预测。此外，系统通过强化学习算法动态生成个性化的干预策略，根据实时健康数据调整干预措施，确保精准的慢性病管理。本发明具有高效的风险预测能力与个性化干预方案，有助于提高慢性病管理的精确度与效果。

本发明授权基于数据分析的慢性病风险评估与干预策略生成系统在权利要求书中公布了：1.基于数据分析的慢性病风险评估与干预策略生成系统，其特征在于，该系统包括： 多模态数据采集模块，负责采集多模态患者数据，包括临床检查数据、环境监测数据、行为记录数据以及医疗文本数据；对采集到的多模态患者数据进行预处理生成患者多模态变量； 多模态数据融合模块，负责将多模态变量依次进行特征提取和降维、模态重要性评分、模态权重系数归一化、多模态特征融合，形成统一低维度融合特征； 时空特征增强模块，负责从多模态数据融合模块输出的统一低维融合特征中提取和强 化时间与空间信息；所述融合特征依次进行时间和空间维度重排、构造权重张量、建立时空 加权张量分解模型，最后输出时间因子矩阵、空间因子矩阵S和特征因子矩阵F以及核心张 量； 因果增强的慢性病风险评估模块，负责通过因果推理技术来增强慢性病的风险评估，利用因果图和因果推理模型来识别和消除混杂因素，所述因果推理模型通过反事实推理和因果效应估计构建，最后输出慢性病风险评分； 动态干预策略生成模块，利用强化学习模型结合慢性病风险评分和多模态特征动态生成干预策略； 所述强化学习模型定义状态空间B，动作空间A，以及奖励函数Re， 所述状态空间B：表示患者的身体状态，包括所述因果增强的慢性病风险评估模块输出的因果风险评估结果R以及患者的多模态数据； 所述动作空间A：表示可以采取的干预措施； 所述奖励函数Re：表示干预措施的效果，奖励函数的设计基于患者的身体状态改善情况，若身体状态改善，则给予正奖励，若身体状态没有改善，则给予负奖励；所述奖励函数Re表示如下： Reb,a=HealthImprovementb,a 其中，b表示患者当前的身体状态，aA表示基于当前身体状态选择的动作； 所述因果图用于表示所述多模态变量之间的因果关系，因果图中的节点表示变量，边表示变量之间的因果关系； 所述因果图的构建是基于时空特征增强模块输出的因子矩阵T、S和F； 所述因果推理模型是通过反事实推理和因果效应估计来消除混杂因素的影响； 所述反事实推理是通过假设干预措施I是否会对患者的健康状态Y产生影响；所述反事实推理的公式可以表示为： 其中，表示在干预措施I下的健康状态，是因果推理模型。

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安徽省宿州市立医院，其通讯地址为：234000 安徽省宿州市埇桥区汴阳三路616号；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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