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龙图腾网获悉北京药云数据科技有限公司申请的专利基于多源数据融合的药品全生命周期风险监测预警方法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：CN121215308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511746210.X，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权基于多源数据融合的药品全生命周期风险监测预警方法是由吕洋;张旭东;郑阳;刘建恒;吕洪烈设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的药品全生命周期风险监测预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源数据融合的药品全生命周期风险监测预警方法，涉及数据分析技术领域，包括：构建时序异质图，并利用对比学习算法计算时序异质图中药品与副作用对的相似度，生成候选信号列表；构建数据集，并利用分离表征学习算法识别数据集中关联药品选择与副作用风险的混杂因子，得到平均因果效应值；绘制时空风险热力图，基于时空风险热力图中的风险分布特征对药品全生命周期中的风险进行等级划分并触发相应的预警策略；利用预设的报告模板将预警策略转化为标准格式的风险评估报告。本发明通过准确计算个体和平均因果效应值，量化了药品与其副作用之间的因果关系，为药物安全性的深入评估奠定了坚实基础。

本发明授权基于多源数据融合的药品全生命周期风险监测预警方法在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的药品全生命周期风险监测预警方法，其特征在于，该方法包括： S1、对采集到的多源数据进行预处理，基于预处理结果构建时序异质图，并利用对比学习算法计算时序异质图中药品与副作用对的相似度，生成候选信号列表； S2、根据候选信号列表与相关的协变量，构建数据集，并利用分离表征学习算法识别数据集中关联药品选择与副作用风险的混杂因子，基于混杂因子计算每位患者的个体因果效应值，得到平均因果效应值； 所述S2包括： S21、根据生成的候选信号列表，将患者划分为服用药品组与未服用药品组，并结合与药品使用及副作用相关的协变量，构建数据集； S22、将构建的数据集解耦至潜在因子的先验空间，并结合预设的风险约束条件，识别关联药品选择与副作用风险的混杂因子； 所述S22包括： S221、利用生成对抗插补算法对数据集进行处理，基于处理结果构建包含药品选择、副作用风险及协变量的联合输入矩阵； S222、根据预先获取的医疗知识，对联合输入矩阵中潜在因子进行维度划分，基于划分结果分配潜在因子的总维度与各类潜在因子在总维度中所占的比例，并为每个潜在因子定义对应的先验空间； S223、基于定义的潜在因子先验空间，设计包含编码器、解耦器及解码器的三级网络模型，并利用分离表征算法对三级网络模型进行训练； S224、依据预设的风险约束条件，构建多目标损失函数，并利用多目标损失函数对训练后的三级网络模型进行优化，输出潜在因子矩阵； S225、计算潜在因子矩阵中各潜在因子的关联强度得分，并对计算结果进行筛选，基于筛选结果利用相关性分析算法分析药物与副作用的关联强度，输出混杂因子； S23、依据识别出的混杂因子，利用表征平衡技术与反事实推理框架，分别预测每位患者服用药品与未服用药品的副作用结果，基于预测结果计算每位患者的个体因果效应值； S24、将所有患者的个体因果效应值进行统计聚合，计算出药物与副作用对的平均因果效应值； S3、结合个体因果效应值、平均因果效应值及相关的协变量，绘制时空风险热力图，基于时空风险热力图中的风险分布特征对药品全生命周期中的风险进行等级划分并触发相应的预警策略； S4、利用预设的报告模板将预警策略转化为标准格式的风险评估报告，依据药品监管需求调整风险评估报告的格式，并按照预设格式输出调整后的风险评估报告。

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