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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京康复医院(北京工人疗养院)申请的专利一种面向失能风险人群的运动训练推荐方法和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：CN120220957B 。

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：202510120600.X，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权一种面向失能风险人群的运动训练推荐方法和系统是由方伯言;陈可可;张青格;李珍珍;闫红娇;甄颐;安霞;杜佳;张洪宇;侯婷婷;尹许萍设计研发完成，并于2025-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向失能风险人群的运动训练推荐方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向失能风险人群的运动训练推荐方法及系统。该方法通过构建患者的多级画像体系，融合患者的疾病类型、临床特征、人口学信息、运动行为特征等多维度数据，生成角色画像并获得静态特征。基于静态特征推送首个运动训练方案后，采集患者在训练期间的结构化数据、文本类数据和图像类数据，通过协同过滤模型生成后续运动训练方案，并利用循环神经网络模型对患者的动态特征进行迭代优化。本发明能够根据患者的个体特征和训练反馈，动态调整运动训练方案，提升患者的依从性和训练效果。

本发明授权一种面向失能风险人群的运动训练推荐方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向失能风险人群的运动训练推荐方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤一：获得患者的疾病类型和临床特征，人口学信息、运动调研信息和运动行为特征，以融合并构建角色画像，获得静态特征；其中，所述患者是失能风险人群； 步骤二：基于角色画像，生成并推送首个运动训练方案； 步骤三：采集运动训练期间的结构化数据、文本类数据、图像类数据； 步骤四：将步骤三获得的数据输入协同过滤模型，结合角色画像，以生成并推送下一个运动训练方案； 步骤五：按步骤三的方式多次采集运动训练期间的结构化数据、文本类数据、图像类数据，得到运动训练周期数据； 步骤六：判断该运动训练方案是否已是第N个，如果是则进入步骤七；如果否则返回步骤四，根据步骤五中的特征生成下一个运动训练方案，N为正整数； 步骤七：基于所述患者在步骤三和步骤五中采集的数据，共同输入循环神经网络模型以迭代优化运动训练方案，其中，所述循环神经网络模型在循环神经网络的基础上引入了两个LSTM网络；在每个时间步，其中一个LSTM网络结合患者的前一时间步的动态特征向量和当前时间步的静态特征向量，用于更新患者的动态特征向量；另一个LSTM网络结合运动的前一时间步的动态特征向量和当前时间步的静态特征向量，用于更新运动的动态特征向量， 其中，所述步骤四包括以下子步骤： 1确定关键变量，作为一维数据、二维数据、三维数据； 2根据关键变量，创建数据矩阵； 3添加滞后特征，作为四维数据； 4利用嵌入技术转化为特征向量； 5基于特征向量，生成项目隐向量和用户隐向量，用于协同过滤学习以推荐运动训练方案， 利用贝叶斯TransR知识图谱嵌入方法，将实体和关系转化为向量；通过贝叶斯稀疏自编码器嵌入方法，将文本类数据转化为文本向量；利用贝叶斯稀疏卷积自编码器提取图像的特征并将其转化为图像向量，这样以基于所述结构化数据、所述文本类数据、所述图像类数据实现多模态数据融合，得到用户隐向量和项目隐向量，并一同输入到属性融合卷积层中推荐所述下一个运动训练方案。

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首都医科大学附属北京康复医院(北京工人疗养院)，其通讯地址为：100144 北京市石景山区八大处西下庄；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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