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龙图腾网获悉中科(厦门)数据智能研究院申请的专利一种面向疾病预测的表型分析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：CN115641956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211320189.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种面向疾病预测的表型分析方法是由王飞;徐勇军设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向疾病预测的表型分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及疾病预测技术领域，本发明公开了一种面向疾病预测的表型分析方法，包括构建数据库，通过测定罕见病与常见病的表型相似性，参照罕见疾病与常见疾病基因数据的差异性，构建”罕见病‑常见病”共类数据库，处理患者数据寻找表型特征最佳组合计算疾病匹配分数，计算疾病预测的表型特征匹配模型的交叉熵损失，以”罕见病‑常见病”共类数据库中的分类损失函数和表型特征匹配模型的交叉熵损失的加权和作为疾病预测模型总损失函数，输出预测结果，基于图卷积网络提取有效的表型特征用于罕见病与常见病的数据对比，从罕见病与常见病的共性中提取疾病匹配差异性对疾病进行预测能够解决疾病之间的易混淆问题，在一定程度上避免了罕见病的误诊与漏诊。

本发明授权一种面向疾病预测的表型分析方法在权利要求书中公布了：1.一种面向疾病预测的表型分析方法，其特征在于，包括以下分析步骤： 步骤一：构建数据库，包括构建罕见病数据库、构建常见病数据库、构建患者信息数据库； 步骤二：数据库对比融合处理，通过测定罕见病表型特征与常见病表型特征的表型相似性，同时参照罕见疾病基因数据与常见疾病基因数据的差异性，构建”罕见病-常见病”共类数据库；在罕见病数据库中数据分类在采用聚类算法的基础上对样本做升采样处理，增加数据分类的准确性，降低由罕见病数据库每疾病类目之间存在的交叉和重叠现象对数据分类的负面影响；定义罕见病表型特征与常见病表型特征的表型相似性为sim，对于罕见疾病x和常见疾病y有表型相似性,将罕见疾病x和常见疾病y有表型相似性simx,y作为检测基因差异性的先验信息，罕见疾病基因数据与常见疾病基因数据的差异性，α代表权重值，Wp代表基因相互反应网络 步骤三：患者信息数据处理，定义一组患者表型特征H为集合，包括患者个人基本信息、患者家族遗传病史、患者身体表征，利用邻接矩阵寻找合适的表型特征并计算响应的表型特征选择分数，进而计算边权重得出表型特征最佳组合； 步骤四:将患者表型特征最佳组合输入至罕见病数据库、常见病数据库与”罕见病-常见病”共类数据库中，分别计算患者表型特征最佳组合在多数据库中的疾病匹配分数，输出表示所有数据的匹配分数，Zi表示数据库中i节点的匹配分数; 步骤五：计算疾病预测的表型特征匹配模型的交叉熵损失，Yij代表数据的标签信息； 步骤六：以”罕见病-常见病”共类数据库中的分类损失函数LH-C和表型特征匹配模型的交叉熵损失LW的加权和作为疾病预测模型的总损失函数，总损失函数值越小，则表明预测结果准确率越高； 步骤七：输出预测结果。

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中科(厦门)数据智能研究院，其通讯地址为：361021 福建省厦门市软件园三期凤岐路208-3号；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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