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龙图腾网获悉福州中康信息科技有限公司申请的专利一种基于异构数据协同的健康生活管理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：CN120853899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511360892.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于异构数据协同的健康生活管理系统是由林铖;谢明辉;李鑫设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构数据协同的健康生活管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能医疗健康管理与人工智能技术领域，尤其为一种基于异构数据协同的健康生活管理系统，包括跨协议异构数据协同采集模块、因果感知的数字孪生体构建模块、可解释大模型推理引擎及闭环干预自优化系统。本发明通过可微分设备选择机制实现多协议设备数据同步采集，基于跨模态因果发现算法构建用户健康孪生体，结合元学习优化的检索增强生成技术输出可解释的健康评估及干预策略，并通过跨设备反馈强化学习实时优化系统参数，形成“采集‑建模‑推理‑干预”的完整闭环，提升健康管理的精准性、个性化及可靠性，适用于个性化健康监测与干预场景。

本发明授权一种基于异构数据协同的健康生活管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异构数据协同的健康生活管理系统，其特征在于：包括： 跨协议异构数据协同采集模块：通过可微分设备选择机制动态适配多种通信协议，实现医疗级可穿戴设备、智能家居设备及专业医疗外设的多模态数据同步采集；所述跨协议异构数据协同采集模块包括： 动态协议适配层，采用可微分设备选择矩阵实现异构设备即插即用，该矩阵通过以下过程生成：将当前设备能力向量与协议知识库键向量进行点积运算后除以缩放因子平方根，应用softmax函数获得权重分布，再与协议知识库值向量加权求和； 联邦特征蒸馏单元，通过师生架构在本地提取设备无关特征，其损失函数包含两项：云端教师模型与本地学生模型输出特征的欧氏距离，以及两者输出概率分布的KL散度乘以正则化系数； 因果对齐机制，基于结构因果模型校正设备间时间漂移； 因果感知的数字孪生体构建模块：基于跨模态因果发现算法生成用户健康孪生体，通过时空图卷积网络整合生理时序数据、行为模式及环境参数间的因果关系；所述因果感知的数字孪生体构建模块包括： 跨模态因果发现单元，通过可微因果结构学习建立生理-行为-环境参数间的因果图，其损失函数包含两项：样本数据与通过因果邻接矩阵重构数据的欧氏距离期望值，以及因果邻接矩阵的L1范数乘以正则化系数； 时空图卷积编码器，在因果图上执行消息传递，每个节点的更新状态为：对邻居节点隐藏状态应用权重变换后，乘以基于节点特征相似度计算的注意力系数，求和后通过激活函数； 元健康状态演化器，通过神经微分方程建模健康状态连续变化，其状态变化率由参数化函数决定，该函数输入包含当前健康状态、时间及因果图嵌入向量； 可解释大模型推理引擎：结合元学习优化的检索增强生成技术，对健康孪生体进行多粒度推理，输出具有临床可解释性的健康评估及干预策略；所述可解释大模型推理引擎包括： 元学习优化的检索增强生成核心，通过梯度引导的知识检索实现跨任务泛化，其检索策略参数更新基于：在支持集上计算生成模型参数的梯度更新后，在任务损失上对更新后的参数求导； 因果可解释层，基于Shapley值量化特征贡献度，计算方式为：对特征所有可能子集组合，计算添加该特征前后的预测效能差值，乘以子集大小阶乘与剩余特征数阶乘的乘积，再除以总特征数阶乘； 动态计算路由，根据因果重要性分配算力资源； 闭环干预自优化系统：根据干预策略驱动多外设协同执行，并通过跨设备反馈强化学习实时优化全系统参数；所述闭环干预自优化系统包括： 多设备神经控制器，通过可微编程生成设备控制代码，先将因果状态编码输入编码器得到隐向量，再通过程序生成器输出控制代码； 跨设备反馈学习，采用元策略梯度优化全系统参数，其梯度计算为：对用户个性化任务分布采样，计算期望回报的梯度期望值； 紧急因果干预器，当检测到关键因果路径异常时触发级联干预。

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