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龙图腾网获悉台州市妇幼保健院申请的专利基于多模态融合的主动健康分层管理方法和电子设备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：CN120581213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511084034.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于多模态融合的主动健康分层管理方法和电子设备是由陈保富设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的主动健康分层管理方法和电子设备在说明书摘要公布了：本申请智能医疗技术领域，提供了一种基于多模态融合的主动健康分层管理方法和电子设备，其中，方法包括：获取待评估人员动态数据和静态数据，将所述生理时序数据和所述行为时序数据输入至所述时空特征提取模块，提取所述动态数据中的时序依赖关系，并利用自注意力机制基于所述时序依赖关系识异常特征序列，得到动态风险特征；将所述遗传数据和所述环境暴露数据输入至所述静态特征提取模块，基于多头注意力机制提取静态风险特征；利用动态门控机制对所述得到动态风险特征和所述静态风险特征进行融合，得到融合特征；将所述融合特征传递至所述全连接层，得到不同时间尺度的健康风险等级结果，并基于所述健康风险等级结果输出健康分层管理档案。

本发明授权基于多模态融合的主动健康分层管理方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的主动健康分层管理方法，其特征在于，所述主动健康分层管理方法利用基于预训练的动态风险识别模型对待评估人员的风险等级的预测结果进行主动健康分层管理，所述动态风险识别模型包括时空特征提取模块，静态特征提取模块和全连接层，其中，所述主动健康分层管理方法包括： 获取待评估人员动态数据和静态数据，其中，所述动态数据包括生理时序数据和行为时序数据，所述静态数据包括遗传数据和环境暴露数据； 将所述生理时序数据和所述行为时序数据输入至所述时空特征提取模块，提取所述动态数据中的时序依赖关系，并利用自注意力机制基于所述时序依赖关系识异常特征序列，得到动态风险特征，所述动态风险特征用于评估急性风险和对应的风险等级； 将所述遗传数据和所述环境暴露数据输入至所述静态特征提取模块，基于多头注意力机制提取静态风险特征，包括： 对所述遗传数据进行分析，得到多基因风险评分； 获取待评估人员在预设时间段内的时空轨迹，并基于时空轨迹与对应区域的环境暴露数据进行匹配，得到环境累计暴露量； 将所述多基因风险评分和所述环境累计暴露量输入基于Transformer结构的静态特征提取模块，多头注意力机制提取关键风险因子作为所述静态风险特征；所述静态风险特征用于评估长期累计风险慢性风险和对应的风险等级； 利用动态门控机制对所述得到动态风险特征和所述静态风险特征进行融合，得到融合特征包括 实时获取所述动态风险特征的异常特征序列的重要程度； 基于所述重要程度确定门控权重，其中，所述重要程度与所述门控权重正相关； 获取评估人员的体检结果和或病历； 提取所述体检结果和或病历中的实体特征； 将所述实体特征分别与所述静态风险特征和所述动态风险特征进行交互分析，以分别确定所述实体特征与所述静态风险特征和所述动态风险特征之间的相互作用关系； 基于所述相互作用关系调整所述门控权重，具体为：通过LASSO分别对实体特征与所述静态风险特征和实体特征与所述动态风险特征进行回归筛选显著交互项，通过显著交互项确定当前待评估人员的病历或体检报告中的实体特征与静态风险特征或实体特征之间的相互作用程度，并基于该相互作用程度调整所述门控权重，其中，所述静态风险特征的门控权重调大，对应动态风险预测模型能够更多关注长期进一步发展的高风险等级的疾病；动态风险特征的门控权重调大，对应动态风险预测模型能够更多关注短时高风险等级的疾病； 基于所述门控权重融合所述动态风险特征和所述静态风险特； 将所述融合特征传递至所述全连接层，得到不同时间尺度的健康风险等级结果，并基于所述健康风险等级结果输出包括长期和短期的全生命周期的健康分层管理档案。

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台州市妇幼保健院，其通讯地址为：318001 浙江省台州市经济开发区纬二路97-115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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