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龙图腾网获悉北京紫云智能科技有限公司申请的专利基于人工智能与大数据的术后智能康复定制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：CN121168676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511714516.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于人工智能与大数据的术后智能康复定制方法及系统是由秦铁岭;柴帅设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能与大数据的术后智能康复定制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于人工智能与大数据的术后智能康复定制方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括通过跨模态语义对齐框架融合异构数据，构建因果推断图谱，设计康复能力演化预测模型进行可干预性分析；基于预测结果筛选康复干预策略，结合逆向强化学习和动态规划优化生成个性化康复方案。本发明实现了术后康复的精准化、个性化、动态化，提高康复效率和患者体验。

本发明授权基于人工智能与大数据的术后智能康复定制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能与大数据的术后智能康复定制方法，其特征在于，包括： 通过跨模态语义对齐框架对患者的多源异构术后数据进行融合处理，将所述多源异构术后数据转化至统一的康复状态语义空间；基于所述统一的康复状态语义空间，挖掘并量化影响康复进程的致因变量集合与康复响应变量集合之间的时滞依赖关系，构建反映个体康复机制的因果推断图谱；依据所述因果推断图谱中的依赖关系，设计患者特异性的康复能力演化预测模型，利用所述康复能力演化预测模型对数据中的因素进行可干预性分析，形成分层预测结果，包括： 依据所述因果推断图谱中的依赖关系，提取致因变量到康复响应变量的有向路径集合及各路径的权重值，基于所述权重值计算各致因变量对各康复响应变量的因果贡献度; 根据所述因果贡献度构建患者特异性的康复能力演化预测模型，利用所述康复能力演化预测模型，在致因变量的当前观测值基础上施加预设扰动量，通过所述康复能力演化预测模型计算施加扰动后各康复响应变量的预测值变化幅度; 将所述预测值变化幅度与所述致因变量在所述因果推断图谱中的可控属性进行匹配分析，当所述致因变量的可控属性满足可调节条件且对应的预测值变化幅度超过预设干预阈值时，将所述致因变量标记为可干预因素，否则标记为不可干预因素，从而对数据中的因素进行可干预性分析; 根据所述可干预因素对各康复响应变量的预测值变化幅度进行降序排列，将预测值变化幅度位于前列的可干预因素归入优先级干预层，将所述不可干预因素归入监测观察层，形成分层预测结果； 基于所述分层预测结果中反映的康复能力演化特征，从预构建的康复干预知识库中筛选匹配的候选康复干预策略集合，并将所述候选康复干预策略集合构造为描述康复过程动态演化的马尔可夫决策过程；结合所述马尔可夫决策过程，运用逆向强化学习对历史康复成功案例进行深度解析得到隐含的多维度康复目标偏好函数，将所述多维度康复目标偏好函数与所述康复能力演化预测模型输出的演化轨迹约束相结合，通过动态规划优化得到使累积康复收益最大化且满足安全性软约束的最优干预策略序列，最终生成个性化康复方案。

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