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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于动态任务注意力平衡的多慢性病预测装置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：CN120108738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510584840.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于动态任务注意力平衡的多慢性病预测装置是由楼晓伟;张朋;陈江华设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态任务注意力平衡的多慢性病预测装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态任务注意力平衡的多慢性病预测装置，属于智慧医疗技术领域，包括：获取电子病例数据并初始化数据中的多信息特征；在多任务预测模型中引入每个慢性病预测目标任务对应的动态任务注意力机制层，其通过注意力激活单元能够对输入的多信息特征进行与单个慢性病预测目标任务相关的软选择，重点关注与目标任务相关的特征，并计算相应的激活权重，使得相关性越高的特征获得更大的权重，并主导输入模型中每个子专家网络的特征表示，实现任务层面的输入特征平衡，模型基于输入的特征表示预测多慢性病患病概率，这样可以为更有效地适应不同慢性病预测任务的特征需求，进而平衡所有慢性病预测任务，并同步提升预测准确性。

本发明授权基于动态任务注意力平衡的多慢性病预测装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态任务注意力平衡的多慢性病预测装置，其特征在于，包括： 数据处理模块，其用于获取电子病例数据并经过预处理来初始化电子病例数据中的多信息特征； 模型构建模块，其用于在用于多慢性病预测的多任务预测模型中引入每个慢性病预测目标任务对应的动态任务注意力机制层，其通过注意力激活单元能够对输入的多信息特征进行与单个慢性病预测目标任务相关的软选择，重点关注与目标任务相关的特征，并计算相应的注意力激活权重，使得相关性越高的特征获得更大的权重，并主导输入模型中每个子专家网络的特征表示，实现任务层面的输入特征平衡，模型基于输入的特征表示预测多慢性病患病概率； 其中，多任务预测模型采用混合专家模型、多门控混合专家模型、跨任务协作模型、或逐级分层提取模型，在这些模型中，引入每个慢性病预测目标任务对应的动态任务注意力机制层时，通过模型中的每个门控基于输入的多信息特征计算每个目标任务对应的任务协变量；在每个动态任务注意力机制层的注意力激活单元中，基于输入的多信息特征构建作为键向量的特征序列K和作为值向量的特征序列V，将任务协变量与特征序列进行矩阵运算，生成注意力激活权重，再使用注意力激活权重将特征序列的对应特征加权，得到富含任务注意力信息的特征表示；每个动态任务注意力机制层输出的特征表示输入至对应的每个子专家网络中进行每个慢性病患病概率的预测，进而同步进行的多个子专家网络实现了多个慢性病患病概率的同步预测； 应用预测模块，其用于基于引入动态任务注意力机制层的多任务预测模型进行多慢性病预测任务。

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