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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于跨域协同与异构图谱的医用耗材异常数据二型模糊筛查方法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：CN120974390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511504814.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于跨域协同与异构图谱的医用耗材异常数据二型模糊筛查方法是由范满平;王子衡;赵应成;胡铎膑;于永斌;王向向;文柯;李波;何昆;宋星耀;张钊伟;何琦设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨域协同与异构图谱的医用耗材异常数据二型模糊筛查方法在说明书摘要公布了：一种基于跨域协同与异构图谱的医用耗材异常数据二型模糊筛查方法，属于医疗信息处理技术领域。该方法通过基于语言处理模型的医疗耗材属性特征清洗提取系统，对医疗耗材数据特征的专业性提取。引入基于一类迁移学习和深度领域对抗的异常协同推理模型，对数据特征的分布进行初步研判。结合搭建的基于知识图谱和图神经网络的异构语义知识图谱信息融合框架，对产生初级异常的产品进行深度的异常检测和修正尝试。修复完成后，通过基于二型模糊的识别和分析模型，对修正后的异常产品进行深度判别。该方法适用于多维度信息融合、知识增强建模、多段不确定性判别与负责医疗耗材治理场景下的高精度、可扩展的医用耗材数据异常智能筛查应用需求。

本发明授权一种基于跨域协同与异构图谱的医用耗材异常数据二型模糊筛查方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨域协同与异构图谱的医用耗材异常数据二型模糊筛查方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取所需医疗耗材数据集并对数据进行预处理，构建正样本数据、负样本数据以及目标概念集，通过前置模型对样本数据进行处理并提供基础预测结果或特征后，基于注意力机制对前置模型的权重进行计算，最后通过梯度决策树进行最终预测，生成标准化实体-概念特征； 步骤2：使用基于一类迁移学习的深度域对抗性异常协同推理模型对提取特征后的医疗耗材数据进行异常推理检验，对其是否为异常数据进行初步检测；具体使用特征共享编码器提取跨域不变特征，超多面体决策边界约束正常数据分布，结合特征空间最大均值差异损失对齐域间差异，同时使用对抗训练使判别器无法区分域来源，实现异常评分；通过训练后的深度域对抗协同推理模型进行初步筛查； 步骤3：基于知识图谱和图神经网络的异构语义知识图谱信息融合模型，对被检测为异常数据的医疗耗材特征进行特征修复和补全；构建异构语义知识图谱，将其嵌入图神经网络，以锚三元组为中心提取1、2跳邻居子图，通过分层图转换网络融合三元组级与图级特征，预测缺失实体概率分布，根据概率分布进行数据修复； 步骤4：基于二型模糊的识别和分析模型，对修正后的异常产品进行深度判别：搭建动态规则引擎，通过规则动态生长、剪枝、融合对规则库进行动态更新，通过组级、规则级、特征熵三阶稀疏约束提升可解释性，输出类别置信区间，根据置信区间数据进行判断。

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