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龙图腾网获悉北京怡安医疗科技有限公司申请的专利一种基于智能诊断的AI健康监测管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：CN119601242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411788654.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于智能诊断的AI健康监测管理系统是由丁玉奇设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能诊断的AI健康监测管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能诊断的AI健康监测管理系统，涉及数据分析技术领域，针对每一类型的用户健康数据，获取在预设时间窗口内其上传至智能诊断系统的时间戳得到数据更新波动异常系数和数据更新延迟系数；并每一类型的用户健康数据上传的数量计算数据上传不完整系数；并计算数据虚假系数，结合预设阈值将用户健康数据的真实状态划分为虚假状态和暂时真实状态；对于暂时真实状态的用户健康数据，获取数据虚假系数序列判断用户健康数据的最终真实状态，能对健康数据真实性的进行有效验证；能识别并纠正传递的数据可能存在误差或偏差的潜在问题，确保智能诊断结果的准确性，减小对用户做出不恰当的健康决策或采取无效的健康管理措施的误导性。

本发明授权一种基于智能诊断的AI健康监测管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能诊断的AI健康监测管理系统，其特征在于，所述系统包括： 更新模块：针对每一类型的用户健康数据，获取在预设时间窗口内其上传至智能诊断系统的时间戳，并根据时间戳得到数据更新波动异常系数和数据更新延迟系数； 不完整模块：获取在预设时间窗口内，每一类型的用户健康数据上传的数量，并根据每一类型的用户健康数据上传的数量计算数据上传不完整系数； 虚假系数模块：根据数据更新波动异常系数、数据更新延迟系数和数据上传不完整系数得到数据虚假系数；并结合预设数据虚假系数阈值将用户健康数据的真实状态划分为虚假状态和暂时真实状态； 最终判断模块：对于暂时真实状态的用户健康数据，持续获取数据虚假系数，并按照时间进行序列，得到数据虚假系数序列，并根据数据虚假系数序列判断用户健康数据的最终真实状态； 根据时间戳得到数据更新波动异常系数包括： 针对每一类型的用户健康数据，获取在预设时间窗口内其上传至智能诊断系统的实际时间戳，得到基于时间顺序的时间戳序列； 计算时间戳序列中每两个相邻时间戳的时间间隔，并进行序列得到上传间隔序列； 将上传间隔序列中的上传间隔标定为E实 u，u表示上传间隔序列中的上传间隔的次序编号，u＝1、2、3、4、……、p，p为上传间隔序列中的上传间隔的总数量且p为正整数； 计算上传间隔序列的均值，计算的公式为： 计算数据更新波动异常系数，计算公式为： 其中，YK为数据更新波动异常系数，f为用户健康数据的类型编号，m为用户健康数据的类型的总数量，且m为正整数； 根据时间戳得到数据更新延迟系数包括： 针对每一类型的用户健康数据，获取在预设时间窗口内其上传至智能诊断系统的实际时间戳，得到基于时间顺序的时间戳序列； 计算时间戳序列中每两个相邻时间戳的时间间隔，并进行序列得到上传间隔序列；将上传间隔序列中的上传间隔标定为E实 u，u表示上传间隔序列中的上传间隔的次序编号，u＝1、2、3、4、……、p，p为上传间隔序列中的上传间隔的总数量且p为正整数； 将上传间隔序列中的上传间隔E实 u和处于预设上传间隔范围T快，T慢外的时间进行重新标记，标记为Qw，w表示E实 u处于预设数据上传间隔范围T快，T慢外的时间的次序编号，w＝0、1、2、3、4、……、d，d为正整数；计算数据更新延迟系数AG，计算的公式为： f为用户健康数据的类型编号，m为用户健康数据的类型的总数量，且m为正整数； 根据每一类型的用户健康数据上传的数量计算数据上传不完整系数包括： 获取预设时间窗口内，每一类型的用户健康数据上传的实际数量和对应的预设健康数据上传数量，并将实际的数据上传数量和对应的预设数据上传数量分别标记为G实 f和G预 f，f为用户健康数据的类型编号，m为用户健康数据的类型的总数量，且m为正整数； 根据G实 f和G预 f得到数据上传不完整系数DF，计算的公式为： 根据数据更新波动异常系数、数据更新延迟系数和数据上传不完整系数得到数据虚假系数包括： 式中，Dax为数据虚假系数，YK、AG和DF分别为数据更新波动异常系数、数据更新延迟系数和数据上传不完整系数，α、β、γ分别为YK、AG和DF的预设比例系数，且α、β、γ分均大于0。

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