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龙图腾网获悉湄洲湾职业技术学院申请的专利基于深度学习和知识图谱的疾病预防系统与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：CN121075672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511616355.8，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权基于深度学习和知识图谱的疾病预防系统与方法是由郑泛舟;刘敏;陈峰震;郑燕娥;张金仙设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和知识图谱的疾病预防系统与方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗保健信息学技术领域，公开一种基于深度学习和知识图谱的疾病预防系统与方法，包括：将用户不同时间点的生理指标数据转换为多维空间中的生理状态轨迹向量，并利用知识图谱驱动的风险权重张量进行加权变换，同时引入历史轨迹进行几何关系校验，最终基于变换与校验结果进行风险归类，本发明通过将离散的静态体检数据重构为能够表征健康状态演化过程的动态轨迹向量，从而改变了风险识别的方式，不再局限于当前指标的绝对值，而是通过量化其变化趋势的方向与速率，实现了对慢性病风险的动态预见。

本发明授权基于深度学习和知识图谱的疾病预防系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和知识图谱的疾病预防系统，其特征在于，该系统包括： 一个状态空间构建模块，被配置为依据预设的多个生理指标建立一个标准化的多维生理状态空间，并且将用户在间隔为9个月至15个月的第一时间点与第二时间点的生理指标数据，分别映射为该空间中的第一生理状态点与第二生理状态点； 一个轨迹向量生成模块，与该状态空间构建模块连接，被配置为基于该第一生理状态点与该第二生理状态点，计算出一个生理状态轨迹向量； 一个风险权重变换模块，与该轨迹向量生成模块连接，被配置为利用一个与该多维生理状态空间各维度对应并且由知识图谱驱动更新的风险权重张量，对该生理状态轨迹向量进行张量乘积变换，以生成一个风险加权轨迹向量； 一个轨迹一致性校验模块，被配置为在获取用户在早于该第一时间点的第三时间点的第三生理状态点后，计算历史轨迹向量与该生理状态轨迹向量的几何关系，以确定一个轨迹一致性度量； 一个风险评估模块，与该风险权重变换模块和该轨迹一致性校验模块连接，被配置为将该风险加权轨迹向量作为唯一输入进行风险归类，并且该风险评估模块的输出模式受该轨迹一致性度量所门控； 其中，该风险评估模块的输出模式受轨迹一致性度量所门控，具体被配置为：当该轨迹一致性度量不低于预设的校验阈值时，该风险评估模块输出一个确切的风险归类结果；当该轨迹一致性度量低于该校验阈值时，该风险评估模块则中止输出该确切的风险归类结果，并生成一个指示趋势发生突变的特定标记； 系统还包括一个智能注释模块，与该风险评估模块连接，该智能注释模块被配置为在该风险评估模块生成该特定标记时被触发，以执行一次对该用户在该第一时间点与该第二时间点之间的结构化医疗记录的靶向式查询，以确定是否存在预设的关键干预事件编码；并且基于该查询的结果，对该特定标记进行临床性质的智能注释； 智能注释模块被配置为执行临床性质的智能注释时，遵循以下规则：若查询到存在关键干预事件编码，并且生理状态轨迹向量指向健康改善方向，则将该特定标记注释为干预性向好拐点；若未查询到存在关键干预事件编码，则将该特定标记注释为来源未明的病理性突变或数据异常。

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