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龙图腾网获悉中国医学科学院北京协和医院申请的专利吸烟者戒烟干预方法、装置、智能穿戴设备及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：CN120452826B 。

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：202510913738.5，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权吸烟者戒烟干预方法、装置、智能穿戴设备及存储介质是由侯小萌设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本吸烟者戒烟干预方法、装置、智能穿戴设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗保健技术领域，提供一种吸烟者戒烟干预方法、装置、智能穿戴设备及存储介质，该方法应用于智能穿戴设备，包括：采集用户的生理数据、行为数据和环境数据等多模态数据，并将其输入到智能监测模型中，得到智能监测模型输出的干预策略；智能监测模型是基于神经网络模型构建，并经过样本数据训练得到的，样本数据是以多模态数据的历史数据为样本，以标记有干预级别的干预策略为标签构建的；基于干预策略对用户进行戒烟干预。通过智能穿戴设备突破传统戒烟干预的局限性，实现从数据采集、风险预测到精准干预的全链路智能化，构建环境、生理和行为三位一体的动态干预机制，为用户提供高效精准及个性化的戒烟支持，增强戒烟干预效果。

本发明授权吸烟者戒烟干预方法、装置、智能穿戴设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种吸烟者戒烟干预方法，其特征在于，应用于智能穿戴设备，所述吸烟者戒烟干预方法包括： 采集用户的多模态数据；所述多模态数据包括生理数据、行为数据和环境数据；所述环境数据包括环境音频数据； 将所述多模态数据输入到智能监测模型中，得到所述智能监测模型输出的干预策略；所述智能监测模型是基于神经网络模型构建，并经过样本数据训练得到的，所述样本数据是以所述多模态数据的历史数据为样本，以干预策略为样本标签构建的，所述样本标签标记有干预级别； 基于所述干预策略对所述用户进行戒烟干预；所述干预策略包括干预方式、干预级别以及所述干预级别下的干预内容； 所述基于所述干预策略对所述用户进行戒烟干预，包括： 采用所述干预方式，输出所述干预级别下的干预内容；所述干预内容包括正面引导、运动提醒和危害警示； 所述智能监测模型对所述多模态数据进行处理得到干预策略的过程，包括： 基于所述多模态数据中的生理数据，确定所述用户与吸烟渴望相关的生理特征的变化趋势； 根据所述多模态数据中的行为数据，识别所述用户的位姿变化情况；所述位姿变化情况包括所述用户的手臂运动轨迹和抬手频率； 对所述多模态数据中的环境数据进行场景分类，确定所述用户所处环境的场景类别；所述场景类别用于表征环境对所述用户产生吸烟冲动的影响程度； 对所述生理特征的变化趋势、所述位姿变化情况和所述场景类别进行综合分析，确定所述用户在未来预设时长的时间段内产生吸烟渴望的概率和吸烟渴望程度； 根据所述概率和所述吸烟渴望程度确定干预级别，并基于所述干预级别生成干预策略； 所述对所述多模态数据中的环境数据进行场景分类，确定所述用户所处环境的场景类别，包括： 基于所述环境音频数据，进行烟声检测，确定所述用户是否处于吸烟场景中； 所述智能监测模型包括第一网络支路、第二网络支路和第三网络支路：所述第一网络支路输出所述用户吸烟渴望相关的生理特征的变化趋势；所述第二网络支路输出所述用户的位姿变化情况；所述第三网络支路输出所述用户所处环境的场景类别； 所述对所述生理特征的变化趋势、所述位姿变化情况和所述场景类别进行综合分析，确定所述用户在未来预设时长的时间段内产生吸烟渴望的概率和吸烟渴望程度，包括： 基于所述第一网络支路、所述第二网络支路和所述第三网络支路的输出特征进行预测，得到所述第一网络支路对应的第一概率及第一吸烟渴望程度、所述第二网络支路对应的第二概率及第二吸烟渴望程度，以及所述第三网络支路对应的第三概率及第三吸烟渴望程度； 对所述第一概率、所述第二概率和所述第三概率进行加权求和或加权平均，得到所述用户在未来预设时长的时间段内产生吸烟渴望的概率； 对所述第一吸烟渴望程度、所述第二吸烟渴望程度和所述第三吸烟渴望程度进行加权求和或加权平均，得到所述用户在未来预设时长的时间段内的吸烟渴望程度。

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