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龙图腾网获悉武汉聚智惠仁信息技术有限公司申请的专利基于人工智能的CRRT数据全方位采集及优化处理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：CN120823958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510930271.5，技术领域涉及：G16H20/40；该发明授权基于人工智能的CRRT数据全方位采集及优化处理系统是由向飞;张永辉;张凌设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的CRRT数据全方位采集及优化处理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗人工智能领域，公开了基于人工智能的CRRT数据全方位采集及优化处理系统，包括：采集标定模块：用于采集CRRT设备参数、生理信号和实验室检验数据，形成多源数据，并对其进行时间对齐和空间校准，得到校准数据；建模估计模块：用于基于随机偏微分方程对CRRT治疗过程的物质输运与生化反应进行时空动力学模型构建，并结合校准数据估计状态变量，生成高维状态数据；融合推理模块：用于对高维状态数据进行降维和对抗去噪处理。通过对CRRT设备参数、生理信号及实验室数据的多源采集与时空校准，构建治疗数据基础，基于随机偏微分方程对物质输运与生化反应的时空动力学建模，实现治疗过程的动态刻画。

本发明授权基于人工智能的CRRT数据全方位采集及优化处理系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的CRRT数据全方位采集及优化处理系统，其特征在于，包括： 采集标定模块：用于采集CRRT设备参数、生理信号和实验室检验数据，形成多源数据，并对其进行时间对齐和空间校准，得到校准数据； 建模估计模块：用于基于随机偏微分方程对CRRT治疗过程的物质输运与生化反应进行时空动力学模型构建，并结合校准数据估计状态变量，生成高维状态数据； 融合推理模块：用于对高维状态数据进行降维和对抗去噪处理，生成低维特征向量，并基于低维特征向量构建治疗参数与生理指标的因果关系图谱，计算干预效应； 控制策略模块：用于基于时空动力学模型构建模型预测控制框架，结合干预效应生成满足临床约束的基础治疗方案，并通过深度强化学习对其进行个性化参数调整； 指令生成模块：用于融合基础治疗方案和个性化调整的参数，生成设备控制指令，通过边缘-云端协同架构在边缘端执行实时控制，并在云端进行时空动力学模型和深度强化学习策略的迭代训练； 所述建模估计模块包括离散化单元、参数辨识单元和状态估计单元，所述离散化单元用于将CRRT治疗过程的物质输运与生化反应转化为三维随机偏微分方程弱形式，所述参数辨识单元用于通过变分贝叶斯推断优化三维随机偏微分方程的参数，所述状态估计单元用于基于校准数据求解三维随机偏微分方程，估计状态变量，生成高维状态数据； 所述随机偏微分方程为，其中，状态向量包括离子钙浓度场、枸橼酸浓度场和血流速度场，扩散矩阵为对角矩阵，元素为各物质的扩散系数，反应项描述生化反应动力学过程，为噪声强度矩阵，为维纳过程； 所述优化为通过最大化证据下界优化三维随机偏微分方程的参数，所述最大化证据下界表达式为，其中，为变分分布，为先验分布，为观测数据，为变分分布下的期望算子，为Kullback-Leibler散度； 所述融合推理模块包括降维单元、去噪单元和因果建模单元，所述降维单元用于通过局部线性嵌入算法对高维状态数据进行流形降维，所述去噪单元用于基于条件生成对抗网络对降维后的高维状态数据进行去噪处理，生成低维特征向量，所述因果建模单元用于基于低维特征向量构建治疗参数与生理指标的因果关系图谱，通过Do-Calculus计算干预效应； 所述局部线性嵌入算法通过求解以下优化问题进行降维：，其中，为低维流形特征向量，为局部重构权重矩阵，通过最小化确定，为原始高维数据； 所述计算干预效应的公式为，其中，为治疗参数，为生理指标，为的父节点集合，为中除外的变量，为干预时的概率分布； 所述控制策略模块包括基础控制单元和智能优化单元，所述基础控制单元用于基于时空动力学模型构建模型预测控制框架，结合干预效应生成满足临床约束的基础治疗方案，所述临床约束包括血流量范围、离子钙浓度阈值和超滤率上限，所述模型预测控制框架的代价函数为，其中，为预测时域，为控制时域，为预测状态向量，为参考轨迹，为控制变量，和分别为状态和控制变量的权重矩阵，所述智能优化单元用于通过深度强化学习对基础治疗方案进行个性化参数调整，所述深度强化学习的奖励函数为，其中，为控制平滑系数，为并发症规避奖励系数，为指示函数，为基础治疗方案的控制变量，为参考状态向量。

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