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龙图腾网获悉博格有限责任公司申请的专利基于患者数据的用于健康护理诊断和治疗的贝叶斯因果关系网络模型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：CN114203296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202111477970.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于患者数据的用于健康护理诊断和治疗的贝叶斯因果关系网络模型是由N·R·纳莱恩;V·R·阿科梅夫;V·维穆拉帕利设计研发完成，并于2015-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于患者数据的用于健康护理诊断和治疗的贝叶斯因果关系网络模型在说明书摘要公布了：本发明提供了用于健康护理分析的系统、方法和计算机可读介质。接收对应于多位患者的数据。解析所述数据来产生针对多个变量的标准化数据，所述标准化数据是针对每位患者的超过一个变量而产生。使用贝叶斯网络算法基于所产生的标准化数据产生涉及所述多个变量的因果关系网络模型。所述因果关系网络模型包括与多种医学状况或医疗药物相关的变量。在另一个方面中，接收医学状况或药物的选择。从因果关系网络模型确定子网络。所述子网络包括与选定的医学状况或药物相关的一个或多个变量。鉴定针对选定的医学状况或药物的一个或多个预测因子。

本发明授权基于患者数据的用于健康护理诊断和治疗的贝叶斯因果关系网络模型在权利要求书中公布了：1.一种用于基于患者数据产生因果关系网络模型的计算机实施方法，该方法包括： 接收对应于包括50-1000000位患者的多位患者的数据，所述数据包括针对每位患者的诊断信息和或治疗信息； 解析数据，产生针对包括至少一个与每位患者的诊断或治疗相关的变量的多个变量的标准化数据，其中对于每位患者，所述标准化数据针对超过一个变量产生； 使用程序化计算系统基于所产生的标准化数据产生涉及所述多个变量的因果关系网络模型，所述程序化计算系统包括容纳网络模型构建代码的存储器和多个配置成执行网络模型构建代码的处理器，所产生的因果关系网络模型包括与多种医学状况相关的变量，所述产生涉及所述多个变量的因果关系网络模型包括基于50至1,000,000位患者的所产生的标准化数据形成和进化整套贝叶斯网络，所述整套贝叶斯网络的至少一些在所述多个处理器上平行地进化，其中基于所产生的标准化数据产生涉及所述多个变量的因果关系网络模型包括： 通过贝叶斯片段计数过程基于所述变量形成网络片段文库； 形成整套试验网络，每个试验网络从所述文库中的不同网络片段子集构建；和 通过经由模拟退火的局部转化使每个试验网络进化而总体地优化所述整套试验网络，以产生一致因果关系网络模型； 从所产生的因果关系网络模型确定子网络，所述子网络中的一个或多个变量与选定的医学状况相关，或者所述子网络中的一个或多个变量与选定的药物相关；和 探测所述子网络中的关系，以确定针对所述选定的医学状况或所述选定的药物的一个或多个预测因子。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人博格有限责任公司，其通讯地址为：美国田纳西州；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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