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龙图腾网获悉上海盛巨信息技术有限公司申请的专利基于多模态数据的医疗实验流程优化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：CN120875511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511373833.7，技术领域涉及：G06Q10/0633；该发明授权基于多模态数据的医疗实验流程优化方法及系统是由华俊峰设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的医疗实验流程优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态数据的医疗实验流程优化方法及系统，首先获取目标医疗实验场景的多模态医疗数据集合，含影像、时序和文本模态数据且各有至少两个采集时间点记录，接着对多模态数据跨模态提取特征，经标准化对齐处理得标准化跨模态特征集合，基于动态权重调整策略，对不同模态特征加权融合生成目标融合特征集合，调用流程优化分析模型对其进行实验流程状态识别，得出包含设备操作、资源分配及数据采集时序调整参数的优化策略集合，最后将该优化策略集合输入预训练的流程执行验证模型进行可行性验证，输出验证后的执行参数并触发医疗实验装置执行优化操作，实现医疗实验流程的优化。

本发明授权基于多模态数据的医疗实验流程优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的医疗实验流程优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标医疗实验场景的多模态医疗数据集合，所述多模态医疗数据集合包括影像模态数据、时序模态数据和文本模态数据，每种模态数据包含至少两个数据采集时间点的实验记录； 对所述多模态医疗数据集合进行跨模态特征提取，生成影像模态特征集合、时序模态特征集合及文本模态特征集合，并对所述影像模态特征集合、时序模态特征集合及文本模态特征集合执行标准化对齐处理，得到标准化跨模态特征集合； 基于预设的动态权重调整策略，对所述标准化跨模态特征集合中的不同模态特征进行加权融合处理，生成目标融合特征集合，所述目标融合特征集合包含每个数据采集时间点的融合特征向量； 调用流程优化分析模型对所述目标融合特征集合进行实验流程状态识别处理，生成实验流程优化策略集合，所述实验流程优化策略集合包含设备操作优化参数、实验资源分配参数及数据采集时序调整参数； 将所述实验流程优化策略集合输入预训练的流程执行验证模型进行可行性验证处理，输出验证后的实验流程执行参数并触发医疗实验装置执行优化操作； 所述基于预设的动态权重调整策略，对所述标准化跨模态特征集合中的不同模态特征进行加权融合处理，生成目标融合特征集合，包括： 调用模态相关性分析模型确定所述影像模态特征集合、时序模态特征集合及文本模态特征集合之间的模态互信息量，所述模态互信息量用于表征不同模态特征在相同时间戳下的信息重叠度； 基于所述模态互信息量构建动态权重分配函数，计算每个时间戳下影像模态特征的第一权重系数、时序模态特征的第二权重系数及文本模态特征的第三权重系数； 根据所述第一权重系数、第二权重系数及第三权重系数对对应时间戳的标准化跨模态特征进行加权求和，生成所述目标融合特征集合中的融合特征向量； 对所述目标融合特征集合中所有融合特征向量进行滑动窗口平滑处理，消除时间维度上的特征波动噪声，生成目标融合特征集合； 所述调用模态相关性分析模型确定所述影像模态特征集合、时序模态特征集合及文本模态特征集合之间的模态互信息量，包括： 针对所述影像模态特征集合中的每个影像模态特征向量，提取当前时间戳对应的影像模态特征向量作为第一输入向量，并提取相同时间戳下所述时序模态特征集合中的时序模态特征向量作为第二输入向量，将所述第一输入向量和所述第二输入向量输入第一互信息估计网络，通过所述第一互信息估计网络中的交叉注意力机制计算所述影像模态特征向量与时序模态特征向量之间的关联概率分布，输出第一模态互信息量； 针对所述影像模态特征集合中的每个影像模态特征向量，提取当前时间戳对应的影像模态特征向量作为第三输入向量，并提取相同时间戳下所述文本模态特征集合中的文本模态特征向量作为第四输入向量，将所述第三输入向量和所述第四输入向量输入第二互信息估计网络，通过所述第二互信息估计网络中的双向门控循环单元捕获跨模态特征依赖关系，输出第二模态互信息量； 针对所述时序模态特征集合中的每个时序模态特征向量，提取当前时间戳对应的时序模态特征向量作为第五输入向量，并提取相同时间戳下所述文本模态特征集合中的文本模态特征向量作为第六输入向量，将所述第五输入向量和所述第六输入向量输入第三互信息估计网络，通过所述第三互信息估计网络中的多层感知器映射联合特征空间，输出第三模态互信息量； 将所述第一模态互信息量、第二模态互信息量及第三模态互信息量输入动态加权融合层，根据每个模态互信息量在时间维度上的波动幅度分配融合权重系数，对所述第一模态互信息量、第二模态互信息量及第三模态互信息量进行加权求和，生成综合模态互信息量； 将所述综合模态互信息量输入模态权重分配器，根据所述综合模态互信息量的数值大小调整所述动态权重分配函数中的指数衰减因子，使得所述动态权重分配函数中模态权重系数的分配比例与所述综合模态互信息量呈正相关； 所述调用流程优化分析模型对所述目标融合特征集合进行实验流程状态识别处理，生成实验流程优化策略集合，包括： 将所述目标融合特征集合中的融合特征向量输入预训练的时间序列预测模型，生成未来N个时间窗口的流程状态预测结果，所述流程状态预测结果包含设备负载预测值、资源消耗预测值及数据异常概率值； 基于所述流程状态预测结果与预设的流程基准参数的差异度计算优化优先级评分，所述优化优先级评分用于确定设备操作优化参数、实验资源分配参数及数据采集时序调整参数的生成顺序； 根据所述优化优先级评分从高到低依次生成所述实验流程优化策略集合中的各个策略项，每个策略项包含参数调整幅度和执行时间节点。

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