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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利围手术期数据计算方法、终端设备及计算机可读存储介质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：CN119626574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510157736.8，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权围手术期数据计算方法、终端设备及计算机可读存储介质是由王书强;袁斌;林君豪;陈绪行设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本围手术期数据计算方法、终端设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种围手术期数据计算方法、终端设备及计算机可读存储介质，包括：获取目标疾病的手术过程中第一模态的时序数据，得到第一时序数据；提取所述第一时序数据的第一时序特征；根据所述第一时序特征预测第二时序数据的第二时序特征；其中，所述第二时序数据为所述目标疾病的手术过程中第二模态的时序数据。本申请实施例中，通过一种模态的时序数据的时序特征预测出另一种模态的时序数据的时序特征，使得不同模态的时序数据在特征层面进行精细对齐，考虑了不同模态数据在特征层面的关联，有效提升了数据补全的准确性和鲁棒性。

本发明授权围手术期数据计算方法、终端设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种围手术期数据计算方法，其特征在于，包括： 获取目标疾病的手术过程中第一模态的时序数据，得到第一时序数据；其中，所述时序数据是所述目标疾病的手术过程中所涉及到的医学数据，所述医学数据包括以下至少一项：影像、基因、电子病例； 提取所述第一时序数据的第一时序特征； 根据所述第一时序特征预测第二时序数据的第二时序特征；其中，所述第二时序数据为所述目标疾病的手术过程中第二模态的时序数据； 所述方法还包括： 获取所述目标疾病的手术过程中的第一样本数据和第二样本数据；其中，所述第一样本数据为所述第一模态的时序数据，所述第二样本数据为所述第二模态的时序数据； 对所述第一样本数据和所述第二样本数据进行融合处理，得到融合时序数据； 根据所述融合时序数据训练第一模型，得到训练后的所述第一模型；其中，训练后的所述第一模型用于提取所述第一时序数据的第一时序特征； 所述方法还包括： 获取所述目标疾病的手术过程中的第三样本数据和第四样本数据；其中，所述第三样本数据为所述第一模态的时序数据，所述第四样本数据为所述第二模态的时序数据； 根据所述第三样本数据和所述第四样本数据训练第二模型，得到训练后的所述第二模型；其中，训练后的所述第二模型用于根据所述第一时序特征预测第二时序数据的第二时序特征； 训练所述第二模型的步骤包括： 将所述第三样本数据输入训练后的所述第一模型，得到所述第三样本数据的实际时序特征； 将所述第三样本数据的实际时序特征输入所述第二模型，得到所述第四样本数据的预测时序特征； 将所述第四样本数据输入训练后的所述第一模型，得到所述第四样本数据的实际时序特征； 根据所述第三样本数据的实际时序特征、所述第四样本数据的实际时序特征和预测时序特征计算模型损失值； 若所述模型损失值小于预设值，则将当前的第二模型确定为训练后的所述第二模型； 若所述模型损失值大于预设值，则根据所述模型损失值调整所述第二模型的模型参数，得到调整后的所述第二模型，并继续训练调整后的所述第二模型，直至获得训练后的所述第二模型。

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