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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利基于多组学融合的急性髓系白血病预后预测方法及装置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：CN120895214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511391207.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多组学融合的急性髓系白血病预后预测方法及装置是由张莎莎;王兆祥;张军阳设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多组学融合的急性髓系白血病预后预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多组学融合的急性髓系白血病预后预测方法及装置，该方法包括：收集并预处理基因突变数据和基因表达数据，以构建数据集；构建急性髓系白血病预后预测模型，并使用数据集进行训练；将预处理后的基因突变数据和基因表达数据分别作为基因组学和转录组学的数据输入至训练好的预测模型中，得到预后预测的风险分数；其中，模型中的两个共享编码器共享部分参数，两个共享编码器提取的两种模态特征进行基于CLIP的特征对齐，每种模态的私有编码器和共享编码器提取的特征进行特征解耦。本发明通过分层特征解耦与动态融合机制，充分挖掘基因组学与转录组学数据的互补性与协同性，实现对急性髓系白血病患者预后预测准确性的提升。

本发明授权基于多组学融合的急性髓系白血病预后预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多组学融合的急性髓系白血病预后预测方法，其特征在于，具体包括： 收集基因突变数据和基因表达数据，并对其进行预处理，以构建数据集； 构建急性髓系白血病预后预测模型以获取预后预测的风险分数，该预测模型包括第一私有编码器、第一共享编码器、第二私有编码器、第二共享编码器、第一模态内融合模块、第二模态内融合模块、模态间融合模块、模态混合融合模块和风险预测模块； 使用数据集对预测模型进行训练，训练过程中，以最小化预测模型的总损失函数为优化目标，调整预测模型的参数，以获取训练好的预测模型；所述使用数据集对预测模型进行训练，具体包括： 将数据集中预处理后的基因突变数据和基因表达数据分别作为基因组学和转录组学的数据输入至预测模型中，通过对基因组学的私有特征和共享特征进行特征解耦，以计算基因组学的正交损失；通过对转录组学的私有特征和共享特征进行特征解耦，以计算转录组学的正交损失；通过对基因组学的共享特征和转录组学的共享特征进行基于对比语言-图像预训练的特征对齐，以计算对比学习损失；利用预后预测的风险分数与对应的生存状态标签和生存时间计算似然损失函数；根据基因组学的正交损失、转录组学的正交损失、对比学习损失和似然损失函数计算预测模型的总损失函数；以最小化预测模型的总损失函数为优化目标，调整预测模型的参数，直至达到预设的训练轮次，以获取训练好的预测模型； 将预处理后的基因突变数据和基因表达数据分别作为基因组学和转录组学的数据输入至训练好的预测模型中，以获取预后预测的风险分数。

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