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龙图腾网获悉长沙康民医疗器械科技有限公司申请的专利基于多源数据融合与AI技术的中医智能诊断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：CN120884255B 。

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：202511404176.8，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于多源数据融合与AI技术的中医智能诊断系统是由江勇辉设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合与AI技术的中医智能诊断系统在说明书摘要公布了：本发明涉及中医诊断领域公开了基于多源数据融合与AI技术的中医智能诊断系统，包括舌象采集与分类单元，用于通过成像设备采集患者舌象数据，对舌象数据进行特征提取，得到舌象特征数据集；基于深度卷积神经网络对舌象特征数据集进行舌象病理模式分类，得到舌诊辨识结果数据；面诊特征关联分析单元，用于将舌诊辨识结果数据输入多模态数据融合引擎，基于图注意力网络进行面诊病理特征关联分析，得到面诊辨识结果数据，本发明通过融合舌诊、面诊、脉诊三大传统诊断手段，通过引入三维成像、热成像、微表情识别、光谱信息和脉象谐波分析等多种数据采集方式，结合图神经网络、U‑Net、Bi‑LSTM等先进模型实现深层语义理解。

本发明授权基于多源数据融合与AI技术的中医智能诊断系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合与AI技术的中医智能诊断系统，其特征在于，包括： 舌象采集与分类单元，用于通过成像设备采集患者舌象数据，对舌象数据进行特征提取，得到舌象特征数据集；基于深度卷积神经网络对舌象特征数据集进行舌象病理模式分类，得到舌诊辨识结果数据； 面诊特征关联分析单元，用于将舌诊辨识结果数据输入多模态数据融合引擎，采集患者面部数据，对所述面部数据进行特征提取，得到面诊特征数据集；结合舌诊辨识结果数据对面诊特征数据集进行动态权重分配，基于图注意力网络进行面诊病理特征关联分析，得到面诊辨识结果数据； 脉诊特征辨识处理单元，用于将面诊辨识结果数据输入脉诊问诊联合分析模块，采集患者脉象特征数据，对脉象信号进行时频联合分析和波形特征聚类，得到脉诊特征数据集；结合面诊辨识结果数据对脉诊特征数据集进行证候脉象映射匹配，基于双向长短期记忆网络进行脉诊病理特征辨识，得到脉诊辨识结果数据； 三诊融合决策推送单元，用于将舌诊辨识结果数据、面诊辨识结果数据和脉诊辨识结果数据输入多源数据融合决策模块，构建三诊信息关联矩阵并进行特征权重分配；基于图神经网络进行四诊信息融合推理，生成中医证候诊断结果数据并推送至终端设备，以执行中医智能诊断与辅助决策； 设舌诊辨识结果数据为，面诊辨识结果数据为，脉诊辨识结果数据为，其中、、分别为舌诊、面诊、脉诊辨识结果数据的特征维度数量； 定义舌诊特征对最终诊断结果的贡献度为，面诊特征对最终诊断结果的贡献度为，脉诊特征对最终诊断结果的贡献度为，其中; 各特征贡献度的计算基于特征与最终证候诊断结果的相关性以及特征在各自诊断模块中的重要性，采用以下方式计算： 对于舌诊特征，其贡献度计算公式为： 其中，表示舌诊特征与最终中医证候诊断结果数据的协方差，和分别表示舌诊特征和最终中医证候诊断结果数据D的方差；表示舌诊特征在舌诊病理模式分类过程中的重要性得分，可通过特征选择算法或模型解释性方法获取；和为调节系数，且+=1，用于平衡特征与诊断结果相关性和特征自身重要性对贡献度的影响； 同理，对于面诊特征，其贡献度计算公式为： 其中表示面诊特征与最终中医证候诊断结果数据的协方差，表示面诊特征的方差；表示面诊特征在面诊病理特征关联分析过程中的重要性得分；和为调节系数，且+=1； 对于脉诊特征，其贡献度计算公式为： 其中，表示脉诊特征与最终中医证候诊断结果数据的协方差，表示脉诊特征的方差；表示脉诊特征在脉诊病理特征辨识过程中的重要性得分；和为调节系数，且+=1；最终，综合舌诊、面诊、脉诊所有特征的贡献度，得到各诊断模块对最终中医证候诊断结果的综合贡献度权重： 并对进行归一化处理，使其满足，归一化后的权重用于在多源数据融合决策模块中更合理地融合舌诊、面诊、脉诊的辨识结果数据，以生成更准确的中医证候诊断结果数据。

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