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龙图腾网获悉北京凯普顿医药科技开发有限公司申请的专利一种临床试验数据的查询方法及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：CN121092611B 。

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：202511639663.2，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种临床试验数据的查询方法及系统是由裴萌;翟建伟;翟宇;卜政昕;唐淑花;王茜设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种临床试验数据的查询方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种临床试验数据的查询方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：对受试者试验记录进行质量过滤，获得多个待定试验样本数据；从至少两个临床维度中选取目标临床维度，将待定样本数据对应的目标维度确定为模态特征实体，构建目标多模态特征图；通过门控特征图质量过滤提取目标样本在各临床维度下的门控特征；融合多维度门控特征得到目标融合特征，基于该特征计算匹配概率值，最终筛选出满足预设检索条件的查询结果。本发明通过多模态特征图构建与门控过滤，提升了临床试验数据查询的准确性和可靠性，为临床研究提供高效数据支持。

本发明授权一种临床试验数据的查询方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种临床试验数据的查询方法，其特征在于，包括： 对受试者试验记录进行质量过滤，获得多个待定试验样本数据；所述多个待定试验样本数据包括目标待定试验样本数据；所述受试者试验记录包括至少两个临床维度； 从至少两个临床维度中获取目标临床维度，将所述多个待定试验样本数据分别对应的目标临床维度确定为模态特征实体，构建所述受试者试验记录对应的目标多模态特征图； 对所述目标多模态特征图进行门控特征图质量过滤，获得所述目标待定试验样本数据在所述目标临床维度下对应的门控特征； 在获得所述目标待定试验样本数据在所述至少两个临床维度下分别对应的门控特征时，对至少两个门控特征进行特征融合，获得所述目标待定试验样本数据对应的目标融合特征；所述目标融合特征用于确定将所述目标待定试验样本数据确定为查询结果的匹配概率值；所述查询结果是指与所述受试者试验记录满足预设检索匹配条件的数据； 所述对所述目标多模态特征图进行门控特征图质量过滤，获得所述目标待定试验样本数据在所述目标临床维度下对应的门控特征，包括： 获取所述目标多模态特征图中的各模态特征实体对应的初始模态特征实体特征； 在所述目标多模态特征图中，将所述目标待定试验样本数据对应的模态特征实体确定为目标模态特征实体，确定所述目标模态特征实体的相邻模态特征实体集合；所述相邻模态特征实体集合包括多个相邻模态特征实体；所述多个相邻模态特征实体包括目标相邻模态特征实体； 调用用于进行特征融合的特征图门控网络；所述特征图门控网络包括所述目标多模态特征图对应的第一特征过滤门；所述第一特征过滤门包括多个特征过滤单元；所述多个特征过滤单元包括目标特征过滤单元； 基于所述目标模态特征实体的初始模态特征实体特征、所述多个相邻模态特征实体的初始模态特征实体特征以及所述目标特征过滤单元的动态权重矩阵，对所述目标模态特征实体和所述目标相邻模态特征实体进行医学领域关联评估，获得与所述目标特征过滤单元相关联的临床置信因子；所述临床置信因子用于表征所述目标相邻模态特征实体与所述目标模态特征实体之间的临床关联度； 将所述临床置信因子、所述目标相邻模态特征实体的初始模态特征实体特征以及所述目标特征过滤单元的动态权重矩阵之间的乘法运算结果，作为所述目标相邻模态特征实体对应的临床关联度特征； 在获得多个相邻模态特征实体分别对应的临床关联度特征时，对多个临床关联度特征进行特征融合，获得所述目标模态特征实体在所述目标特征过滤单元的中间门控特征； 在获得多个中间门控特征时，对所述多个中间门控特征进行整合处理，获得所述目标待定试验样本数据在所述目标临床维度下对应的门控特征。

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