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龙图腾网获悉广东省岭南南丁格尔护理研究院申请的专利一种基于多模态感知的智能风险预测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：CN120452776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510528436.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于多模态感知的智能风险预测方法及系统是由林芝;成守珍;雷方元;冯仕庭;彭振鹏;李露芳;陈菲菲;卢宝兰;刘大钺;陈伟玲;李新云设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态感知的智能风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态感知的智能风险预测方法及系统，涉及健康风险预测领域。该方法包括：采集候诊区环境图像构建三维地图提取信息构候诊人员集；利用carebot内置传感器采集面部表情和语音信息，进行情感分析识别情感状态；计算压力指数与风险指数，将超过风险指数阈值的人员信息发送至护士站；结合情感状态计算健康风险指标，评估潜在健康风险；基于健康风险评估，通过carebot向中低风险人员提供健康科普，对高风险人员优先进行安抚并发送信息预警至护士站。通过多模态感知技术精准识别高风险个体，优化候诊区管理、提升健康预警与干预能力，减少患者焦虑，增强患者安全感与满意度。

本发明授权一种基于多模态感知的智能风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态感知的智能风险预测方法，其特征在于，包括： S1．通过carebot的内置传感器采集候诊区的环境图像构建候诊区三维地图，对三维地图进行信息提取，构建候诊人员集并计算候诊人员的体温异常度与空间异常指标； S2．依据carebot内置传感器采集候诊人员的面部表情和语音信息，进行情感分析，识别候诊人员情感状态，具体包含：通过carebot内置的摄像头采集候诊人员面部图像与语音信息，使用面部表情识别技术获取面部表情特征、使用语音情感识别技术获取语音特征对获取的面部表情特征和语音特征进行多模态融合得到联合特征；对联合特征进行模态特征变换得到融合后的隐层特征；模态特征变换计算逻辑：，其中，为隐层特征，为门控概率向量，为逐元相乘符，为激活函数，为面部主导的变换矩阵，为联合特征，为语音主导的变换矩阵；依据隐层特征进行分类概率计算，得到候诊人员情感状态；分类概率计算逻辑：，其中，为分类概率，为分类权重矩阵，为分类偏置项，为激活函数；情感状态判定逻辑：，其中，为候诊人员情感状态； S3．基于候诊人员信息集计算压力指数与风险指数，将大于阈值的风险指数对应的候诊人员信息发至护士站进行预警；具体包含：基于人员信息集进行高风险标记，若人员姿势为躺并且情感状态为焦虑，不经过计算直接进行高风险标记，立即触发护士站报警；对候诊人员依据实时体温分级计算压力指数与风险指数；压力指数计算逻辑：，其中，为压力指数，为体温异常度，为空间异常指标，为焦虑权重，为焦虑状态项，为紧张权重，为紧张状态项，为设定的体温范围，为实时体温；风险指数计算逻辑：，其中，为风险指数，为躺姿权重，为人员躺姿项，为坐姿权重，为人员坐姿项；若，向护士站发送预警，其中为设定的高风险指数阈值；将风险指数大于阈值的候诊人员信息发送至护士站进行预警，为候诊时间； S4．结合候诊人员情感状态，计算健康风险指标，评估候诊人员潜在的健康风险；结合候诊人员的体温异常度、情感焦虑风险计算得到健康风险指标；健康风险指标计算逻辑：，其中，为健康风险指标，为情感焦虑权重，为主观状态项； S5．基于评估的候诊人员潜在的健康风险，对中、低风险的候诊人员通过carebot进行健康科普，对于高风险的候诊人员优先进行安抚并将候诊人员信息发至护士站进行预警。

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广东省岭南南丁格尔护理研究院，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区中山三路33号B塔4103房；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”。

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