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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于数字行为分析的疾病风险预警系统及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：CN119694532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411596466.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于数字行为分析的疾病风险预警系统及方法是由郑义滔;张华设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字行为分析的疾病风险预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数字行为分析的疾病风险预警系统及方法，涉及疾病风险预警技术领域，该系统包括数据采集层、特征提取层、风险分析层和预警输出层，通过采集用户浏览页面时的浏览行为数据、鼠标行为数据、搜索行为数据和时间模式数据，提取用户浏览页面时的时间维度特征、内容维度特征和行为维度特征，将时间维度特征、内容维度特征和行为维度特征分别进行归一化，得到时间特征值、内容特征值和行为特征值，再向预设的风险评估模型中输入时间特征值、内容特征值和行为特征值，得到风险分数；最后根据风险分数确定用户的疾病风险预警信息。本发明能实现对用户潜在健康风险的持续监测和早期预警，且提高健康风险预警的及时性和准确性。

本发明授权一种基于数字行为分析的疾病风险预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字行为分析的疾病风险预警系统，其特征在于，包括数据采集层、特征提取层、风险分析层和预警输出层，所述数据采集层用于采集用户浏览页面时的浏览行为数据、鼠标行为数据、搜索行为数据和时间模式数据；所述特征提取层用于根据所述浏览行为数据、鼠标行为数据、搜索行为数据和时间模式数据提取用户浏览页面时的时间维度特征、内容维度特征和行为维度特征；所述风险分析层用于将所述时间维度特征、内容维度特征和行为维度特征分别进行归一化，得到时间特征值、内容特征值和行为特征值，再向预设的风险评估模型中输入所述时间特征值、内容特征值和行为特征值，得到风险分数；所述预警输出层用于根据所述风险分数确定用户的疾病风险预警信息； 所述时间维度特征包括访问页面的时间分布规律；所述内容维度特征包括页面的文档健康相关度；所述行为维度特征包括访问页面的切换行为和注意力分布； 所述特征提取层具体用于基于深度语义分析法计算页面的文档健康相关度； 所述页面的文档健康相关度的计算公式为： Hd=∑wi·simti,M 其中，simti,M=max{cosv_ti,v_m|m∈M}，wi=tfti·logNdfti； 式中，Hd为文档健康相关度，wi为权重，ti为文档中的关键词项，M为医学词典集合，m为医学概念，v_ti为关键词项的词向量表示，v_m为医学概念的词向量表示，simti,M为关键词项与医学概念的语义相似度，tfti为关键词项的频率，dfti为包含该关键词项的文档数，N为总文档数。

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