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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院;陜西智匯醫(yī)創(chuàng)醫(yī)療科技有限公司申請的專利個體化用藥血藥濃度預(yù)測算法的輔助生成方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119889570B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510366033.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H20/10；該發(fā)明授權(quán)個體化用藥血藥濃度預(yù)測算法的輔助生成方法及系統(tǒng)是由王陶陶;董亞琳;孫金鑰;王楚慧;陳思穎;杜倩;曾衛(wèi)東;王光啟設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本個體化用藥血藥濃度預(yù)測算法的輔助生成方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種個體化用藥血藥濃度預(yù)測算法的輔助生成方法及系統(tǒng)，其首先提取現(xiàn)有的用藥血藥濃度預(yù)測模型的模型參數(shù)，并采用機器學(xué)習(xí)技術(shù)對各個用藥血藥濃度預(yù)測模型的模型參數(shù)進行特征編碼，來學(xué)習(xí)模型中各個參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)，接著，通過對各個用藥血藥濃度預(yù)測模型的參數(shù)信息進行多維度能勢分析，來動態(tài)聚合模型參數(shù)內(nèi)核特征，以學(xué)習(xí)到模型參數(shù)的核心分布模式，進而以此為依據(jù)進行模型參數(shù)還原，生成新的用藥血藥濃度預(yù)測模型。通過這種智能化模型生成方式，能夠顯著降低模型構(gòu)建的復(fù)雜度，有助于提高個體化用藥血藥濃度預(yù)測的準(zhǔn)確性，為臨床醫(yī)生提供更加科學(xué)、精準(zhǔn)的用藥指導(dǎo)。

本發(fā)明授權(quán)個體化用藥血藥濃度預(yù)測算法的輔助生成方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種個體化用藥血藥濃度預(yù)測算法的輔助生成方法，其特征在于，包括： 步驟S1：提取第一至第N次血藥濃度預(yù)測模型的模型參數(shù)以得到預(yù)測模型參數(shù)的集合； 步驟S2：對所述預(yù)測模型參數(shù)的集合中的各個預(yù)測模型的模型參數(shù)分別進行語義編碼以得到預(yù)測模型參數(shù)信息語義編碼向量的集合； 步驟S3：對所述預(yù)測模型參數(shù)信息語義編碼向量的集合進行內(nèi)核特征提取以得到預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾表示向量； 步驟S4：基于所述預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾表示向量進行模型參數(shù)還原以得到第N+1用藥血藥濃度預(yù)測模型； 步驟S5：利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來確定所述第N+1用藥血藥濃度預(yù)測模型的預(yù)測準(zhǔn)確性； 步驟S6：如果所述第N+1用藥血藥濃度預(yù)測模型的預(yù)測準(zhǔn)確性最高，將所述第N+1用藥血藥濃度預(yù)測模型確定為當(dāng)前最優(yōu)模型； 所述步驟S4，包括： 將所述預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾表示向量輸入基于解碼器的模型參數(shù)還原器以得到所述第N+1用藥血藥濃度預(yù)測模型； 其中，在將所述預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾表示向量輸入基于解碼器的模型參數(shù)還原器以得到所述第N+1用藥血藥濃度預(yù)測模型的過程中，對所述預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾表示向量進行特征表達(dá)優(yōu)化，其過程包括：將所述預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾表示向量進行基于特征值大小排列以得到預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾順序響應(yīng)編碼向量；計算所述預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾表示向量的轉(zhuǎn)置向量以得到預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾表示轉(zhuǎn)置向量；將所述預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾順序響應(yīng)編碼向量乘以所述預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾表示轉(zhuǎn)置向量以得到預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾順序拓?fù)渚幋a矩陣；計算所述預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾表示向量的所有特征值的平方和的雙曲正弦函數(shù)值以得到拓?fù)浞趴s因子；將所述拓?fù)浞趴s因子乘以所述預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾順序拓?fù)渚幋a矩陣以得到預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾順序拓?fù)渚幋a尺度適配矩陣；將所述預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾表示向量乘以所述預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾順序拓?fù)渚幋a尺度適配矩陣以得到優(yōu)化的預(yù)測模型參數(shù)信息蒸餾表示向量。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西安交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院;陜西智匯醫(yī)創(chuàng)醫(yī)療科技有限公司，其通訊地址為：710061 陜西省西安市雁塔區(qū)雁塔西路277號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。