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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利一种人工智能血液数据分析的系统及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：CN120473079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510981497.8，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权一种人工智能血液数据分析的系统及方法是由娄典;郭欢绪;秦炜炜设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能血液数据分析的系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机数据分析技术领域，尤其涉及一种人工智能血液数据分析的系统及方法，包括数据采集模块，数据同步模块，血液数据网络建模模块，熵压缩与优化特征模块，数字孪生体建模模块，本发明通过数据采集、同步、建模、压缩优化等一系列模块协同工作，实现从血液数据采集到推荐给药时间的全流程智能化处理。不仅能高效整合多模态血液数据构建精准的DBN模型以挖掘数据间动态因果关系，还通过熵压缩与优化特征模块保障数据处理的高效性与准确性，并利用数字孪生体和A3C算法模型预测量子特征向量值状态，最终精准推荐给药时间发送至医疗数据终端，有效提升医疗数据处理效率。

本发明授权一种人工智能血液数据分析的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种人工智能血液数据分析的系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用以对血液数据进行采集； 数据同步模块，用以通过数据同步法对血液数据进行数据同步，得到多模态生物物理数据集； 血液数据网络建模模块，用以将多模态生物物理数据集输入预构建的DBN模型中，得到DBN模型输出的推荐动态因果图； 熵压缩与优化特征模块，用以通过压缩优化方法对推荐动态因果图进行压缩和优化，得到量子特征向量值，用以根据数据压缩比对压缩效果情况进行判断，并根据判断结果对数据同步法进行校正，还用以根据量子特征相似度对压缩效果情况的判断过程进行调整； 数字孪生体建模模块，用以将量子特征向量值输入预构建的孪生体模型中，得到预测量子特征向量值状态，还用以将预测量子特征向量值状态输入预构建的A3C算法模型中，得到推荐给药时间，并将推荐给药时间发送至医疗数据终端； 所述数据同步模块通过数据同步法对血液数据进行数据同步，得到多模态生物物理数据集，所述数据同步法包括： 步骤A1，利用线性插值算法对血液数据进行插值处理，得到插值后血液数据，所述插值后血液数据包括插值后血液分子振动频谱、插值后血液压力、插值后血液流速数据、插值后细胞图像、插值后血液pH值和插值后氧分压； 步骤A2，利用SIFT算法对插值后血液分子振动频谱和插值后细胞图像进行坐标空间同步，得到同步后血液分子振动频谱和同步后细胞图像； 步骤A3，利用坐标同步法将插值后血液pH值和插值后氧分压与同步后细胞图像进行坐标空间同步，得到同步后血液pH值和同步后氧分压； 步骤A4，将同步后血液分子振动频谱、插值后血液压力、插值后血液流速数据、同步后细胞图像、同步后血液pH值和同步后氧分压作为多模态生物物理数据集进行输出，得到多模态生物物理数据集; 所述数据同步模块在步骤A2中的SIFT算法包括： 步骤A21，通过高斯差分金字塔对插值后血液分子振动频谱和插值后细胞图像的极值点进行检测，得到稳定特征点； 步骤A22，根据稳定特征点对特征描述子进行构建，得到振动频谱特征描述子和细胞图像特征描述子； 步骤A23，通过欧式距离最近邻算法根据振动频谱特征描述子和细胞图像特征描述子计算距离比例，得到距离比例，将距离比例db与预设距离比例db0进行比对，根据比对结果对距离比例情况进行判断，根据判断结果对特征点属性进行输出，其中： 当≤db0时，所述数据同步模块判定距离比例情况为距离比例小，将振动频谱特征描述子和细胞图像特征描述子为匹配特征点作为特征点属性进行输出； 当＞db0时，所述数据同步模块判定距离比例情况为距离比例大，将振动频谱特征描述子和细胞图像特征描述子为不匹配特征点作为特征点属性进行输出； 步骤A24，将特征点属性输出为匹配特征点的特征点进行坐标同步，得到同步后血液分子振动频谱和同步后细胞图像; 所述血液数据网络建模模块通过DBN模型构建方法对DBN模型进行构建，并将多模态生物物理数据集输入DBN模型中，得到DBN模型输出的推荐动态因果图; 所述熵压缩与优化特征模块通过压缩优化方法对推荐动态因果图进行压缩和优化，得到量子特征向量值，所述压缩优化方法包括： 步骤B1，对推荐动态因果图进行单特征熵进行计算，得到单特征熵值； 步骤B2，利用贪心算法根据单特征熵值构建最大熵特征子集，得到最大熵特征子集S； 步骤B3，利用DNA序列映射法对最大熵特征子集S进行DNA序列映射，得到DNA序列； 步骤B4，利用量子优化法对DNA序列进行量子优化，得到量子特征向量值; 所述熵压缩与优化特征模块根据推荐动态因果图的数据大小Bs和DNA序列的数据大小By对数据压缩比Ys进行计算，设定Ys=100%×BsBy，将数据压缩比Ys与预设压缩比Ys0进行比对，根据比对结果对压缩效果情况进行判断，并根据判断结果对数据同步法进行校正，其中： 当Ys≥Ys0时，所述熵压缩与优化特征模块判定压缩效果情况为效果好，不对数据同步法进行校正； 当Ys＜Ys0时，所述熵压缩与优化特征模块判定压缩效果情况为效果不好，对数据同步法进行校正，根据校正系数Jz对预设距离比例db0进行校正，设定Jz=0.87‑0.11×e‑0.7×Ys0‑Ys，e为自然对数的底，得到校正后预设距离比例db0J，设定db0J=db0×Jz，将预设距离比例db0替换为校正后预设距离比例db0J，并将距离比例重新与校正后预设距离比例db0J进行比对。

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