中国人民解放军西部战区总医院郑莉获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军西部战区总医院申请的专利基于智能手环与大数据的中医针灸干预反馈系统及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:CN121054194B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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:202511613731.8,技术领域涉及:G16H20/90;该发明授权基于智能手环与大数据的中医针灸干预反馈系统及方法是由郑莉;凌泽莎;刘建成;柏玲;余飞;赵娟妮;王婷设计研发完成,并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于智能手环与大数据的中医针灸干预反馈系统及方法在说明书摘要公布了:本发明公开了基于智能手环与大数据的中医针灸干预反馈系统及方法,涉及中医针灸与大数据处理技术领域,包括:数据管理单元、异常分析单元及风险评估与反馈单元。本发明通过数据管理单元、异常分析单元、风险评估与反馈单元的协同,实现了健康状态的动态监测与智能分析,系统可自动提取生理特征数据,识别影响健康的关键因素,并基于模型计算健康风险评分,并结合中医针灸理论,反馈科学有效的健康优化建议,为患者提供健康优化建议反馈。
本发明授权基于智能手环与大数据的中医针灸干预反馈系统及方法在权利要求书中公布了:1.基于智能手环与大数据的中医针灸干预反馈系统,其特征在于,包括: 数据管理单元,用于获取患者的生理表征数据,并对生理表征数据进行预处理,提取出生理表征特征数据; 异常分析单元,用于利用异常分析算法对生理表征特征数据进行异常分析,识别出影响身体状态的关键因素; 风险评估与反馈单元,用于利用关键因素建立健康管理模型,并通过健康管理模型预测未来时间段内患者的健康风险评分,基于健康风险评分,结合中医针灸理论,提供健康优化建议反馈; 所述利用异常分析算法对生理表征特征数据进行异常分析,识别出影响身体状态的关键因素包括: 在目标空间中,设定初始生理状态点和目标健康状态点,并设置异常分析算法的初始步长及最大迭代次数,同时定义目标健康状态点的邻域范围; 生成随机采样点,利用搜索算法遍历生理特征数据并找到距离最短的生理特征数据样本,并检测生理特征数据样本与目标健康状态点之间的距离是否大于初始步长; 若大于,则引入权重系数,生成新的生理特征数据样本,否则,更新初始步长为新的初始步长,并在新的初始步长基础上引入权重系数生成新的生理特征数据样本; 检测新的生理特征数据样本与距离最短的生理特征数据样本之间的关联是否受到影响,若未受到,则将新的生理特征数据样本纳入生理特征数据集合中;否则,更新初始步长并重新引入新的权重系数,生成新的生理特征数据样本并重复检测过程; 检测新的生理特征数据样本与目标健康状态点之间的距离是否小于设定阈值,若是,则连接新的生理特征数据样本与目标健康状态点,开始依次回溯并连接前一个生理特征数据样本,最终生成从初始生理状态点到目标健康状态点的路径,并通过回溯过程,识别出影响身体状态的关键因素; 所述风险评估与反馈单元包括: 模型建立模块,用于利用关键因素建立健康管理模型,通过健康管理模型预测未来时间段内患者的健康风险评分; 优化建议反馈模块,用于基于健康风险评分,并结合中医针灸理论,提供健康优化建议反馈; 所述利用关键因素建立健康管理模型,通过健康管理模型预测未来时间段内患者的健康风险评分包括: 基于关键因素,依据预设的标准评分数据对患者健康状态进行评估,并标注对应的健康风险评分,构建健康管理模型所需的训练样本集; 设定健康管理模型的目标函数,以健康管理模型的预测评分与标准评分数据的差异作为评价依据,用错误评分样本衡量健康管理模型预测效果; 将关键因素划分为低风险与高风险状态,并结合模糊隶属函数构建预测规则,形成健康管理模型的基础结构; 采用优化算法对健康管理模型的参数进行调整,获得风险评分最优解,并将关键因素输入至优化后的健康管理模型中,预测未来时间段内患者的健康风险评分; 所述采用优化算法对健康管理模型的参数进行调整,获得风险评分最优解,并将关键因素输入至优化后的健康管理模型中,预测未来时间段内患者的健康风险评分包括: 通过量子比特编码初始化健康管理模型中的各项参数,使用随机生成的角度值对各项参数进行初始化,并将各项参数映射到实际的解空间,构建优化的初始模型; 利用量子比特的旋转操作生成新的候选解,每次旋转都会调整各项参数,并通过量子态的变化,优化健康管理模型中的各项参数; 评估候选解的目标函数值并与当前最优解进行比较,若候选解最优,则更新健康管理模型中的各项参数,优化健康风险评分的预测能力; 若达到最大迭代次数,则输出优化后的健康管理模型,并将关键因素输入优化后的健康管理模型中,预测未来时间段内患者的健康风险评分。
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