暨南大学成生辉获国家专利权
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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利基于动态超图神经网络的疾病传播链路预测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：CN121096688B 。
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：202511208261.7，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权基于动态超图神经网络的疾病传播链路预测方法及系统是由成生辉;黄婓然设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于动态超图神经网络的疾病传播链路预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态超图神经网络的疾病传播链路预测方法及系统，旨在从多个维度全面刻画病毒传播路径与风险等级。首先从基因数据库、移动设备日志及临床文本中采集数据，分别提取病毒变异特征、人群接触关系与症状语义信息，并构建融合病毒株节点、个体节点、区域节点的动态超图。超边根据分子相似性、时空接触与语义重叠进行定义，权重则随传染病传播强度动态调整。引入一种变异感知的多模态超图神经网络，对多类型超边和多尺度特征进行联合建模与自适应融合，输出节点传播嵌入向量并预测潜在传播链，执行防控响应，以边缘‑云端协同方式实现实时部署与反馈闭环，确保在保证数据隐私的前提下完成高效、精准的传染病传播建模与干预控制。
本发明授权基于动态超图神经网络的疾病传播链路预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态超图神经网络的疾病传播链路预测方法，其特征在于，包括： 获取多源异构疾病数据，对采集的多源异构疾病数据进行结构化特征提取，生成多模态疾病特征； 基于所述多模态疾病特征定义病三类实体节点，根据传播逻辑定义超边类型，进行超边权重计算并构建带权重动态超图； 构建多模态超图神经网络，将所述带权重动态超图输入至所述多模态超图神经网络中进行分析，生成多模态节点嵌入向量； 将多模态节点嵌入向量导入至传播链路预测器中计算节点对之间的传播概率，通过计算得到的传播概率进行疾病传播链路预测和分级响应，生成传播风险链路网络图； 建立云端大模型，在服务区域部署与云端大模型关联的边缘节点，对边缘节点的上传数据进行隐私处理并采用联邦学习法对云端大模型训练以及全局参数更新。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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