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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利一种基于多源数据的健康管理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：CN121215277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511768670.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于多源数据的健康管理方法及系统是由陈亿;黄建波;冯飞云;李燕菊;陈海洋;万谦益;赵锐设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的健康管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据的健康管理方法及系统，属于健康管理技术领域，所述方法包括：获取用户的多模态健康数据，对多模态健康数据进行预处理和融合，得到健康融合特征；将健康融合特征输入至预先构建的健康管理模型中，生成用户的健康管理报告，所述健康管理报告包括：医学诊断报告和个性化减脂方案；所述健康管理模型通过医疗知识库对预训练的大语言模型进行微调构建；获取用户在执行个性化减脂方案后的健康变化数据；对健康变化数据进行依从性分析，得到分析结果；基于分析结果对健康管理模型进行增量训练。本发明不仅提高了诊断报告和减脂方案的准确性和智能化程度，也增强了系统的自适应能力和鲁棒性。

本发明授权一种基于多源数据的健康管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的健康管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户的多模态健康数据，对多模态健康数据进行预处理和融合，得到健康融合特征； 将健康融合特征输入至预先构建的健康管理模型中，生成用户的健康管理报告，所述健康管理报告包括：医学诊断报告和个性化减脂方案；所述健康管理模型通过医疗知识库对预训练的大语言模型进行微调构建，医疗知识库包含有临床知识图谱、医学诊断报告和个性化减脂方案，微调步骤为：对临床知识图谱、医学诊断报告和个性化减脂方案进行关联，得到关联数据集；将关联数据集输入至预训练的大语言模型，并计算损失函数的训练损失值；利用训练损失值对大语言模型的模型参数进行反向传播更新，得到微调后的大语言模型，以微调后的大语言模型作为健康管理模型； 所述大语言模型的模型参数包括权重矩阵，对大语言模型的模型参数进行反向传播更新，包括：获取权重矩阵在反向传播时产生的梯度矩阵；对梯度矩阵进行秩分解，得到多个特征向量，分解步骤为：先将梯度矩阵进行转置，得到转置矩阵；将转置矩阵与梯度矩阵进行乘积，得到对称方阵，然后将对称方阵分解为多个秩一矩阵的线性组合，一个秩一矩阵对应一个特征向量；将任意一个特征向量作为迭代对象，基于幂迭代算法对迭代对象执行两次迭代并计算两次迭代的残差，得到第一残差和第二残差；根据第一迭代残差和第二迭代残差，确定残差衰减率；计算迭代对象的瑞利商，根据残差衰减率和瑞利商，确定迭代系数；根据迭代系数对迭代对象执行自适应动态迭代并计算自适应动态迭代的残差，得到迭代特征向量和动态残差；判断动态残差是否小于预设阈值，若是，结束自适应动态迭代，若否，利用动态残差对残差衰减率进行更新，并将迭代特征向量作为新的迭代对象并对迭代系数进行动态更新，重新对迭代对象执行自适应动态迭代，直至动态残差小于预设阈值；将动态残差小于预设阈值时所对应的迭代特征向量作为最终的迭代特征向量；将每个特征向量执行自适应动态迭代后得到的最终的迭代特征向量进行组合，得到投影矩阵；利用投影矩阵将梯度矩阵投影至低秩子空间，得到低秩矩阵；利用低秩矩阵进行梯度更新并重构，得到新的梯度矩阵；利用新的梯度矩阵对权重矩阵进行更新，得到新的权重矩阵； 获取用户在执行个性化减脂方案后的健康变化数据； 对健康变化数据进行依从性分析，得到分析结果； 基于分析结果对健康管理模型进行增量训练。

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