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龙图腾网获悉安徽医科大学申请的专利基于异质图的医学实体关联关系鲁棒发现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：CN116775908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310797108.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于异质图的医学实体关联关系鲁棒发现方法及系统是由何云飞;孟丽;杨飞;孙宸远;马剑;张志强;高埂设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异质图的医学实体关联关系鲁棒发现方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于异质图的医学实体关联关系鲁棒发现方法及系统，方法包括获取医学异质图数据，并基于所述异质图数据和学习目标定义元路径空间；基于所述元路径空间，将输入特征变换到相应的目标元路径特征空间，得到一组不同元路径上的嵌入表示；根据元路径连接的每个邻居的权重系数，聚合不同元路径上的嵌入表示；使用希尔伯特独立性准则计算的多路径语义捕捉优化函数对每条元路径上GNN信息传递过程进行优化，捕捉多路径语义信息；根据所述多路径语义信息，得到预测结果；本发明可提高医学领域的异质图模型鲁棒性。

本发明授权基于异质图的医学实体关联关系鲁棒发现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异质图的医学实体关联关系鲁棒发现方法，其特征在于，所述方法包括： 获取医学异质图数据，并基于所述异质图数据和学习目标定义元路径空间，包括获取医学异质图数据，并基于所述异质图数据中各实体之间的关系建立邻接矩阵，所述实体包括患者、疾病、症状及药物四种类型；基于所述邻接矩阵构建多模态医学异质图网络，V表示不同类型实体的节点集合，E为不同类型实体之间的关系集合；根据所述医学异质图数据的特征及模型学习的目标，选择多条元路径聚合节点，并基于选择的多条元路径定义元路径空间； 基于所述元路径空间，将输入特征变换到相应的目标元路径特征空间，得到一组不同元路径上的嵌入表示； 根据元路径连接的每个邻居的权重系数，聚合不同元路径上的嵌入表示； 使用希尔伯特独立性准则计算的多路径语义捕捉优化函数对每条元路径上GNN信息传递过程进行优化，捕捉多路径语义信息； 根据所述多路径语义信息，得到预测结果； 其中，所述多路径语义捕捉优化函数的公式表示为： 式中：表示输入特征、真实值及隐藏层特征之间的语义捕捉损失函数，用于对每条元路径施加语义嵌入与输入和真实值之间的约束；表示隐藏层的数量，预测标签视为最后一个隐藏层，表示元路径上的第j个隐藏层的特征，表示输入特征和隐藏层特征之间的HSIC依赖，表示真实值和隐藏层特征之间的HSIC依赖，表示权衡系数，X表示输入特征，Y表示真实值；表示隐藏层之间的语义捕捉损失函数，用于在每个元路径上的隐藏层之间添加附加约束，捕获隐藏层之间的关系；表示损失函数的权衡系数，表示相邻隐藏层特征之间的HSIC值即其依赖程度，表示元路径上的第j+1个隐藏层的特征。

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