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龙图腾网获悉日本电气株式会社申请的专利评估操作结果的方法、电子设备和计算机程序产品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：CN113469203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202010245570.2，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权评估操作结果的方法、电子设备和计算机程序产品是由李伟;刘春辰设计研发完成，并于2020-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本评估操作结果的方法、电子设备和计算机程序产品在说明书摘要公布了：公开了一种用于评估操作结果的方法、电子设备和计算机可读程序介质。在一种用于评估操作结果的方法中，针对一组观测数据建立初始预测模型，其中初始预测模型具有分层结构且包括用于对个体进行分组的门控节点和用于基于不同的预测方法来执行预测的多个不同的专家节点，观测数据包括个体的个体特征、针对个体执行的相应操作及相应操作结果；利用观测数据确定门控节点和专家节点的参数，以获得最终预测模型；以及利用最终预测模型中的各个专家节点，来评估预定操作对观测数据中与其匹配的个体子组的操作结果。利用本公开的实施方式，能够以自动化方式实现精确的操作结果评估而无需调节超参数，并且其适合于多种数据类型，具有更加广泛的应用场景。

本发明授权评估操作结果的方法、电子设备和计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种用于药物有效性评估的方法，包括： 针对一组观测数据建立初始预测模型，其中所述初始预测模型具有分层结构，并且包括用于对患者个体进行分组的门控节点和用于基于不同的预测方法来执行预测的多个不同的专家节点，并且其中所述观测数据包括多个患者个体的多个个体特征、针对所述多个患者个体执行的预定操作中的相应操作及相应操作结果，其中所述多个个体特征包括所述多个患者个体的临床特征，所述预定操作包括针对所述多个患者个体执行的药物干预操作，并且所述操作结果包括针对所述多个患者个体执行所述药物干预操作后的治疗效果； 确定针对所述初始预测模型的优化目标函数，基于所述观测数据和所述优化目标函数对所述初始预测模型进行优化，以确定最终预测模型；以及 利用所述最终预测模型中的各个专家节点，对所述观测数据中与其匹配的患者个体子组进行预测，以确定所述预定操作对于各个患者个体子组的操作结果， 其中确定针对所述初始预测模型的优化目标函数包括：基于分解渐进贝叶斯方法确定所述优化目标函数，并且在所述优化目标函数中引入隐变量，所述隐变量指示所述观测数据中的每条观测数据与预测模型中的各个专家节点是否匹配， 其中基于所述观测数据和所述优化目标函数对所述初始预测模型进行优化包括： 利用所述观测数据基于所述优化目标函数对所述隐变量优化，以确定所述观测数据与所述各个专家节点匹配的优化概率； 基于所确定的优化概率以及用于判断是否移除专家节点的判断阈值，对现有的预测模型进行缩减，以得到精简预测模型； 基于所述优化目标函数，对所述精简预测模型中的门控节点以及专家节点进行优化，以确定各个门控节点的优化参数值以及专家节点的优化参数值，从而生成优化的预测模型， 其中重复所述优化概率分布的确定、对当前预测模型的缩减和对门控节点和专家节点的优化的操作直至所述优化目标函数收敛，以确定能够用于进行预测的所述最终预测模型，以及 其中所述观测数据中的每条观测数据与预测模型中的各个专家节点是否匹配通过下式表示： 该式中e指示专家节点的索引，g指示门控节点的索引，εe指示从根节点开始到第e个专家节点的唯一路径上的所有门控节点的索引，hUg，e指示一条所述观测数据是否与第g个门控节点分支下的第e个专家节点相关联，其中值为1指示其与第g个门控节点分支下的第e个专家节点相关联，值为0指示其不与第e个专家节点相关联， 其中所述初始预测模型是分层混合专家网络模型。

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日本电气株式会社，其通讯地址为：日本东京都；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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