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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于蛋白组学的个体未来健康状态预测方法、装置及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：CN119993470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311503648.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于蛋白组学的个体未来健康状态预测方法、装置及介质是由程炜;郁金泰;冯建峰;尤佳设计研发完成，并于2023-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于蛋白组学的个体未来健康状态预测方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于蛋白组学的个体未来健康状态预测方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：获取蛋白质组学数据并进行预处理；共享网络构建：构建基于孪生网络框架下的个体既往及未来共病状况预测神经网络；主干网络构建：构建基于多层感知机方法的健康特异结局预测神经网络；健康评估网络综合所述共享网络与主干网络架构，并对其提取特征在潜在空间中进行融合与微调，通过进一步训练更新微调网络参数，输出多种健康特异结局未来的风险评估概率。与现有技术相比，本发明聚焦蛋白组学数据处理与建模方法，以既往和未来健康估计作为先验信息，实现对多病种和死亡为结局的个体化健康状况评估。

本发明授权基于蛋白组学的个体未来健康状态预测方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于蛋白组学的个体未来健康状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1获取蛋白质组学数据并进行预处理； 步骤2共享网络构建：构建基于孪生网络框架下的个体既往及未来共病状况预测神经网络； 步骤3主干网络构建：构建基于多层感知机方法的健康特异结局预测神经网络；所述主干网络的输入为预处理后的血浆蛋白水平矢量化数值，输出为基线血浆蛋白采集时间点后的健康评估信息，该信息涵盖多种健康特异结局的未来风险概率估计，所述主干网络的编码器包括四个全连接层和输出层，其中每个全连接层分别包含512、256、128和64个节点，全连接层之间通过ReLu激活函数相连，最后一层全连接层与输出层之间的激活函数采用Sigmoid函数； 步骤4健康评估网络综合所述共享网络与主干网络架构，并对其提取特征在潜在空间中进行融合与微调，通过进一步训练更新微调网络参数，输出多种健康特异结局未来的风险评估概率； 所述健康评估网络对共享网络中既往与未来共病结局的两个分支编码器中加工后的蛋白特征和主干网络中编码部分提取的蛋白特征进行融合；所述健康评估网络将共享网络两个编码器分支的最后一层全连接层的64个预训练权重与主干网络最后一层全连接层64个预训练权重，以串联形式进行合并；合并后的输出依次输入节点数分别为128和64的全连接层后通过输出层输出，其中，串联合并输出与全连接层之间以及全连接层之间用ReLu激活函数相连，最后一层全连接层与输出层之间的激活函数采用Sigmoid函数。

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