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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于因果-动态多粒度的相似病例查询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：CN121075690B 。

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：202511600532.3，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于因果-动态多粒度的相似病例查询方法是由曾阳艳;邓高亿;俞坤;曾春朝设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果-动态多粒度的相似病例查询方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于因果‑动态多粒度的相似病例查询方法，该方法通过获取待查询数据的待查询特征，将待查询特征输入至训练好的动态时间扭曲核自编码器的编码器，计算待查询特征中的时序体征特征与各预设的典型疾病进程模板之间的相似度，而后将各相似度映射为对应的多粒度动态特征向量；聚合所有多粒度动态特征向量得到特征向量集合，并将特征向量集合展开为单个高维向量；将高维向量经过因果注意力网络进行因果注意力加权，得到因果加权特征；计算待查询数据对应的因果加权特征与资料库中已知病例对应的因果加权特征之间的因果感知相似度，并将因果感知相似度最高的已知病例作为待查询数据的相似病例，提供透明、可信的相似病例查询服务。

本发明授权一种基于因果-动态多粒度的相似病例查询方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果-动态多粒度的相似病例查询方法，其特征在于，包括： S1：获取待查询数据，对待查询数据进行预处理，得到待查询特征； S2：将待查询特征输入至训练好的动态时间扭曲核自编码器的编码器，将待查询特征中的时序体征特征与各预设的典型疾病进程模板分别进行动态时间扭曲相似度计算，得到对应的相似度，将各相似度映射为对应的多粒度动态特征向量；聚合所有多粒度动态特征向量得到特征向量集合，并将特征向量集合展开为单个高维向量； S3：因果注意力网络中设置有一个特征因果关系图谱，用于计算因果注意力权重；特征因果关系图谱包括因节点、果节点以及对应的因果影响力权重；因节点或果节点包括待查询数据对应的任意一个维度的高维向量，因节点或果节点的因果影响力权重为通过Peter-Clark算法计算出的因节点或果节点的全局影响力；将高维向量经过因果注意力网络得到因果注意力权重，计算式为： ； 其中，表示待查询数据对应的因果注意力权重；表示softmax函数；表示待查询数据对应的权重矩阵；表示待查询数据对应的偏置；表示待查询数据对应的高维向量；表示哈达玛积；表示从特征因果关系图谱中提取的每个因果影响力权重； 基于因果注意力权重对高维向量进行因果注意力加权，得到因果加权特征，计算公式为： ； 其中，表示待查询数据对应的因果加权特征； 计算待查询数据对应的因果加权特征与资料库中已知病例对应的因果加权特征之间的因果感知相似度，因果感知相似度的计算式为： ； 其中，表示因果感知相似度；表示待查询患者；表示资料库中第个已知病例；表示资料库中第个已知病例对应的因果加权特征；表示L2范数；表示向量点积；并将因果感知相似度最高的已知病例作为待查询数据的相似病例。

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