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龙图腾网获悉牛津大学(苏州)科技有限公司申请的专利基于深度学习的数据处理方法、装置、设备、介质和产品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：CN119833160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510324153.X，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于深度学习的数据处理方法、装置、设备、介质和产品是由顾潇;刘张代红;雷·克利夫顿;张元亭;大卫·克利夫顿设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的数据处理方法、装置、设备、介质和产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的数据处理方法、装置、设备、介质和产品。所述方法包括：获取医疗健康数据样本，并获得每个医疗健康数据样本各自对应的用于反映语义信息的领域特征；通过待训练的模型提取各所述医疗健康数据样本的样本特征；基于医疗健康数据样本所对应的领域特征确定正负对，根据正负对中各样例的特征确定对比损失；其中，正负对包括用于学习局部语义关系的第一正负对或用于学习全局语义关系的第二正负对中的至少一者，正负对中至少部分样例的特征基于样本特征获得；通过对比损失对待训练的模型进行训练，完成训练后得到的模型用于提取医疗健康数据的特征。采用本方法能够提高模型训练效果。

本发明授权基于深度学习的数据处理方法、装置、设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取医疗健康数据样本，并获得每个医疗健康数据样本各自对应的用于反映语义信息的领域特征；所述领域特征基于医学领域知识提取得到； 通过待训练的模型提取各所述医疗健康数据样本的样本特征； 基于医疗健康数据样本所对应的领域特征确定正负对，根据所述正负对中各样例的特征确定对比损失；其中，所述正负对至少包括用于学习全局语义关系的第二正负对所述正负对中至少部分样例的特征基于所述样本特征获得； 通过所述对比损失对所述待训练的模型进行训练；完成训练后得到的模型用于提取医疗健康数据的特征； 其中，在所述正负对包括第二正负对的情况下，所述基于医疗健康数据样本所对应的领域特征确定正负对，根据所述正负对中各样例的特征确定对比损失，包括： 获得上一迭代程中各个簇的原型；其中，首次迭代过程中簇的原型为簇的质心，所述簇基于全量的医疗健康数据样本中的每个医疗健康数据样本各自对应的领域特征进行聚类得到； 针对当次迭代，针对任一簇，融合当次迭代中属于该簇的医疗健康数据样本的样本特征得到调整特征，基于所述调整特征对该簇在上一迭代过程中的原型进行更新； 根据所述医疗健康数据样本以及各簇更新后的原型确定第二正负对，并根据所述第二正负对中各样例的特征确定原型级对比损失；所述原型级对比损失用于确定所述对比损失。

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