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龙图腾网获悉湖南长信畅中科技股份有限公司申请的专利基于AI模型数据融合的慢性病智能筛查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：CN120217308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510696051.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于AI模型数据融合的慢性病智能筛查方法是由林康;刘叶龙;谢策君;王琼设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI模型数据融合的慢性病智能筛查方法在说明书摘要公布了：本发明属于AI驱动的多模态数据融合技术领域，具体公开提供的基于AI模型数据融合的慢性病智能筛查方法，包括：通过使用多模态数据融合分层架构对健康数据、行为特征及环境数据进行动态关联分析，提升了筛查全面性；通过使用动态场景感知与报警决策树对患者实际场景中的陪护状态、时间节点及健康指标波动进行实时分析，动态优化报警策略以达到自适应调整报警模式的技术效果，有助于增加患者的实时动态监测能力，以降低人为陪护负担，并提升患者紧急响应的针对性；通过使用联邦学习与蒙特卡洛置信区间对模型偏差特征及预测不确定性进行量化分析，达到动态矫正模型参数的技术效果，有助于降低模型误判率。

本发明授权基于AI模型数据融合的慢性病智能筛查方法在权利要求书中公布了：1.基于AI模型数据融合的慢性病智能筛查方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过可穿戴式监测设备实时监控患者健康数据，评估患者健康指标； S2、在患者健康指标低于常态值时，采集患者所处空间的交互数据，据此设置设备的报警模式，所述报警模式包括强报警和弱报警； S3、在患者健康指标不低于常态值时，监测患者的日常活动数据，基于健康数据和日常活动数据构建多模态数据融合模型，所述多模态数据融合模型包含底层融合单元、中层融合单元、顶层预测单元； 所述基于健康数据和日常活动数据构建多模态数据融合模型，包括：将健康数据与日常活动数据进行时间戳对齐，并采用交叉注意力机制建立健康数据与日常活动数据的动态关联矩阵，生成包含行为-健康动态关联矩阵的底层融合单元； 在中层融合单元导入患者的门诊病历单，确定患者的慢性病匹配类型，并导入该类型慢性病的健康状态消减指标相应门控指标、日常活动数据包含的各参数的单位偏离度相应健康影响权重； 在顶层预测单元接收底层融合单元和中层融合单元相应输出数据，输出患者的慢性病匹配类型相应健康状态消减指标；其中，不同类型的慢性病相应健康状态消减指标采用Sigmoid激活函数独立计算； 所述慢性病相应健康状态消减指标，内容包括： 从健康数据与日常活动数据的动态关联矩阵中筛选出大于0的关联元素，统计其在日常活动数据中隶属的参数，标记为各关联参数； 定义特征参数相应采集值与规范值偏差超过预置偏差范围的比值为偏离度，据此得到各关联参数的偏离度； 由各关联参数的偏离度与日常活动数据包含的相应参数的单位偏离度相应健康影响权重进行累积，进而将累积值导入Sigmoid激活函数，得出慢性病相应健康状态消减指标； S4、调取历史筛查记录，获取筛查时间片序列及其对应的日常活动数据，据此对多模态数据融合模型进行自适应训练； S5、从自适应训练后的多模态数据融合模型中导出患者的慢性病健康状态消减指标。

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