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龙图腾网获悉数力聚(北京)科技有限公司申请的专利一种数字孪生的药物数据分析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：CN121031367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511530886.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种数字孪生的药物数据分析系统是由李乐平设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字孪生的药物数据分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能医疗技术领域，具体是指一种数字孪生的药物数据分析系统，包括数据融合模块、多层数字孪生建模模块、跨域因果与机制融合模块和优化决策模块，本方案通过引入自适应校准机制和轻量化生成融合机制，实现个体层药物反应趋势的动态调整和更新，使每个个体的药物反应预测更加精确和个性化；采用数据融合模块对分子层、个体层、群体层及生产质量层数据进行标准化、语义映射和特征对齐，构建统一的药物数据底座，提高多源异构数据利用效率，为数字孪生建模提供可靠基础；通过跨域因果与机制融合模块，将药理学和临床先验知识整合至多层数字孪生模型中，实现药品‑靶点‑通路‑临床结局的因果分析，提高预测结果的科学性和可解释性。

本发明授权一种数字孪生的药物数据分析系统在权利要求书中公布了：1.一种数字孪生的药物数据分析系统，其特征在于：包括数据融合模块、多层数字孪生建模模块、跨域因果与机制融合模块和优化决策模块，具体包括以下内容： 所述数据融合模块采集药物数据，包括药物层面数据、个体层面数据、群体层面数据和生产质量层面数据，采用语义映射和特征对齐技术对药物数据进行处理，得到统一的药物数据底座； 所述多层数字孪生建模模块根据统一的药物数据底座构建多层次数字孪生体，包括分子层孪生、个体层孪生和群体层孪生； 所述跨域因果与机制融合模块在多层次数字孪生体中引入药理学和临床先验知识，构建药品-靶点-通路-临床结局的因果结构，采用因果推断和反事实分析方法进行分析，得到因果推断结果； 所述优化决策模块基于多层次数字孪生体和因果推断结果，引入多目标方法，输出个体化调控策略； 所述多层数字孪生建模模块，根据统一的药物数据底座构建多层次数字孪生体，具体包括以下步骤： 步骤S1：分子层特征提取，从统一的药物数据底座中调用处理后的药物层面数据，结合分子动力学仿真、图神经网络和特征编码方法，提取分子层关键作用特征，包括结合亲和力、代谢通路参数和毒理学指标； 步骤S2：分子层孪生建模，基于分子层关键作用特征，结合量子化学计算和深度学习混合模型，构建分子层数字孪生体，模拟药物-靶点相互作用机制； 步骤S3：个体数据表征，从统一的药物数据底座中调用个体层面数据，采用多模态表征学习和混合效应模型对个体差异进行建模，得到个体层药物反应特征； 步骤S4：个体层孪生建模，基于个体层药物反应特征，构建个体层数字孪生体，引入自适应校准和轻量化生成融合机制，获取动态更新的药物反应预测； 步骤S5：群体数据聚合，从统一的药物数据底座中调用群体层面数据，采用分层贝叶斯建模与多密度聚类方法，识别人群用药差异和疗效模式； 步骤S6：群体层孪生建模，在个体层孪生体的基础上，构建群体层数字孪生体，实现药物长期疗效评估、流行病学趋势预测和公共卫生策略支持。

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