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龙图腾网获悉武汉大学人民医院(湖北省人民医院);中国地质大学(武汉)申请的专利基于人工智能的病理图像数据分析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：CN118841163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202410880598.1，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于人工智能的病理图像数据分析方法及系统是由袁磊;季梦遥;沈磊;王承军;王珊珊;赵宇设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的病理图像数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于人工智能的病理图像数据分析方法，本申请属于人工智能领域。该方法包括：对第一病理图像数据集的每张病理图像进行癌症类型标注和多标签特征标注，更新第一病理图像数据集；创建多任务学习模型；创建联合损失函数；根据联合损失函数和更新后的第一病理图像数据集训练多任务学习模型，若多任务学习模型达到预设的模型判定标准，则训练完成；根据多任务学习模型识别病理图像的类型信息、病理特征以及癌症标志物，根据类型信息、病理特征以及癌症标志物确定诊断结果，并发送至医生的智能终端设备。本方案使得医生可以从一个模型中获取到更全面的诊断信息，减少进行多次诊断的时间，提高医疗服务的响应速度和诊断的效率。

本发明授权基于人工智能的病理图像数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的病理图像数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一病理图像数据集，对第一病理图像数据集的每张病理图像进行癌症类型标注以及多标签特征标注，根据标注后的病理图像更新第一病理图像数据集；其中，所述多标签特征标注包括病理特征标注以及癌症标志物标注；创建类型识别输出头以及多任务输出头，并根据所述类型识别输出头以及所述多任务输出头创建多任务学习模型；其中，类型识别输出头是指多任务学习模型用于识别病理图像中癌症类型的部分，是最后几层的全连接层，输出是不同癌症类型的概率分布；多任务输出头是指多任务学习模型用于处理多个相关任务的输出部分，这些相关任务包括多个病理特征的预测；根据交叉熵损失函数以及预设的多任务输出头损失函数创建联合损失函数；其中，所述预设的多任务输出头损失函数为： 其中，为多任务输出头损失函数，用于衡量预测值和实际标签yi之间的差异；i为样本索引，表示数据集中的第i个样本；C为样本数量，表示数据集中的总样本数；wi为第i个样本的权重，用于调整每个样本的损失贡献度；yi为真实标签，表示第i个样本的实际类别；为预测概率；1-yi为真实标签yi的补数，即如果yi＝1，则1-yi＝0；根据所述联合损失函数以及更新后的第一病理图像数据集训练多任务学习模型，若所述多任务学习模型达到预设的模型判定标准，则确定所述多任务学习模型训练完成；其中，所述联合损失函数为： 其中，TotalLoss为总损失，表示模型在训练过程中优化的目标，由类型损失和多任务损失组成；λ1为类型损失的权重，用于调节类型识别在总损失中的贡献程度；TypeLoss为类型损失，本方案中，为交叉熵损失函数；λ2为多任务损失的权重，用于调节多任务学习在总损失中的贡献程度；为预设的多任务输出头损失函数；根据所述多任务学习模型识别病理图像的类型信息、病理特征以及癌症标志物，根据所述类型信息、病理特征以及癌症标志物确定诊断结果，将所述诊断结果发送至医生的智能终端设备。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学人民医院(湖北省人民医院);中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市武昌区解放路238号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。