买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉四川省医学科学院·四川省人民医院申请的专利一种基于数字孪生与因果强化学习的个体化药品疗效与安全性评价方法及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：CN121281869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511848796.0，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种基于数字孪生与因果强化学习的个体化药品疗效与安全性评价方法及系统是由李晋奇;杨杰;边原;侯正尧;温亚林;梁诗悦设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生与因果强化学习的个体化药品疗效与安全性评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数字医疗与药品评价技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生与因果强化学习的个体化药品疗效与安全性评价方法及系统。通过患者数字孪生模型实现个体化反事实预测，能够在单个患者层面评估不同用药方案的潜在疗效与不良事件风险；同时采用离策略因果强化学习和双稳健估计方法，从观察性真实世界数据中评估长期序贯用药策略的个体化价值，提升因果推断的严谨性；另外构建疗效‑安全性联合价值函数，将疗效收益、安全性风险和依从性成本统一纳入同一决策框架，实现多目标联合优化；最后提供包含关键特征、价值对比和风险分析的可解释性分析报告，增强临床医生对推荐结果的理解和信任，有利于在临床实践中推广应用。

本发明授权一种基于数字孪生与因果强化学习的个体化药品疗效与安全性评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生与因果强化学习的个体化药品疗效与安全性评价方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.通过多源数据采集，分别获取目标患者的结构化临床指标数据、医嘱数据、影像检验摘要数据和自由文本数据，构建目标患者的多模态真实世界数据集； S2.根据多模态真实世界数据集，基于时序Transformer架构构建目标患者的数字孪生模型； S3.基于数字孪生模型，对目标患者的多种候选用药方案进行反事实转归预测，得到各个候选用药方案的反事实转归预测结果，所述反事实转归预测结果包括疗效指标预测数据与不良事件预测数据； S4.基于历史真实世界数据构建离策略因果强化学习模型，通过双稳健估计算法对历史用药策略进行因果评估，构建各个候选用药方案的个体化长期价值函数； S5.根据反事实转归预测结果与个体化长期价值函数，构建药品疗效与安全性联合价值评价模型； S6.基于药品疗效与安全性联合价值评价模型，以针对于目标患者的药品疗效与安全性最高为优化目标，对各候选用药方案的联合价值进行量化计算，得到药品疗效与安全评价结果，确定联合价值最高的用药方案作为推荐方案，并输出相应的用药结果及其可解释性分析报告。

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四川省医学科学院·四川省人民医院，其通讯地址为：610072 四川省成都市青羊区一环路西2段32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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。