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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利用于战创伤合并生物损伤的急救信息智能研判平台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：CN121583486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610107716.4，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权用于战创伤合并生物损伤的急救信息智能研判平台是由张娜;蒋玮;张静;刘星宇;罗珩;赵丽敏;周倩;申颖;王李晶子设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于战创伤合并生物损伤的急救信息智能研判平台在说明书摘要公布了：本发明涉及智能医疗急救及数据处理技术领域，具体为用于战创伤合并生物损伤的急救信息智能研判平台；包含数据采集、特征重构、熵值研判与决策生成模块；系统基于复合生理数据及环境参数，执行因果推断解耦；其核心是分离显性创伤与隐性生物损伤特征，计算研判置信度与用户执行熵，并依据二者的博弈关系确定急救处置策略；本发明有效剥离了由生物因子引起的非线性生理掩蔽效应，解决了生物毒素掩盖创伤征象导致的误判难题，实现了对隐性生物损伤的敏锐捕捉与早期预警。

本发明授权用于战创伤合并生物损伤的急救信息智能研判平台在权利要求书中公布了：1.一种用于战创伤合并生物损伤的急救信息智能研判平台，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取目标对象的复合生理监测数据及当前环境干扰参数，所述复合生理监测数据包括：宏观生命体征序列、传感器漂移系数及医疗资源供需比；特征重构模块，用于基于所述复合生理监测数据和所述环境干扰参数，执行因果推断解耦，以分离出显性创伤特征分量与隐性生物损伤特征分量；熵值研判模块，用于依据所述显性创伤特征分量与所述隐性生物损伤特征分量的冲突程度，计算研判置信度以及用户执行熵；决策生成模块，用于根据所述研判置信度与所述用户执行熵的博弈关系，确定目标对象的急救处置策略；其中，所述急救处置策略包括：基于医学最优解的精准隔离策略或基于最小后悔原则的战术降级策略； 基于所述复合生理监测数据和所述环境干扰参数，执行因果推断解耦，以分离出显性创伤特征分量与隐性生物损伤特征分量，包括：调用所述宏观生命体征序列与所述环境干扰参数；构建多模态时序因果模型，识别所述宏观生命体征序列中由动能创伤引起的线性生理响应与由生物因子引起的非线性生理掩蔽效应；从所述宏观生命体征序列中剥离所述非线性生理掩蔽效应，重构生成能够表征真实生物损伤程度的隐性生物损伤特征分量，并将剩余信号定义为显性创伤特征分量； 依据所述显性创伤特征分量与所述隐性生物损伤特征分量的冲突程度，计算研判置信度以及用户执行熵，包括：计算所述显性创伤特征分量与所述隐性生物损伤特征分量在时序演变上的特征距离；基于所述特征距离生成所述研判置信度，其中特征距离越大，研判置信度越低；监测所述研判置信度在预设时间窗内的跳变频率，并将所述跳变频率映射为表征用户认知负荷的用户执行熵； 根据所述研判置信度与所述用户执行熵的博弈关系，确定目标对象的急救处置策略，包括：设定置信度阈值与熵值报警阈值；响应于所述研判置信度高于所述置信度阈值且所述用户执行熵低于所述熵值报警阈值，生成基于医学最优解的精准隔离策略；响应于所述研判置信度低于所述置信度阈值或所述用户执行熵高于所述熵值报警阈值，生成基于最小后悔原则的战术降级策略； 系统构建如下优化目标函数，通过近端梯度下降法求解最优的与： ； 其中，为残差信号，、为预设的带有平衡量纲作用的正则化超参数，用于平衡信号幅值平方与特征向量范数的物理单位；为预设分析时间窗内的采样点总数；为保证梯度下降算法的收敛性与解的唯一性，系统在迭代初始时刻，将初始化为假设无生物干扰下的线性逆解，并将初始化为基于当前环境浓度线性映射的先验值向量，计算公式为，其中，为预设的经验系数向量，以此作为凸优化的起始搜索点； 系统基于该特征距离生成研判置信度，计算公式如下： ； 其中，：来源为预设常数，物理含义为Sigmoid函数的敏感度系数； ：物理含义为特征距离，无量纲； ：来源为历史数据统计，物理含义为冲突容忍阈值，无量纲； 系统监测研判置信度在预设时间窗内的跳变频率，并依据以下映射逻辑计算用户执行熵： ； 其中，：来源为实时监测，物理含义为置信度类别的切换频率，单位为Hz； ：来源为统计计算，物理含义为时间窗内的平均置信度，无量纲； ：来源为预设权重，物理含义为频率归一化系数，单位为s； ：来源为预设权重，物理含义为置信度调节系数，无量纲，且大于。

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