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龙图腾网获悉安徽医科大学申请的专利基于患者促炎膳食行为分析的用户画像生成系统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：CN120977588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511484071.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于患者促炎膳食行为分析的用户画像生成系统是由赵梅;陈子涵;朱媛;周萌;王煜设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于患者促炎膳食行为分析的用户画像生成系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能与医疗健康交叉技术领域，具体涉及基于患者促炎膳食行为分析的用户画像生成系统。该系统通过采集膳食及生理数据，计算时间序列化促炎负荷指数，识别膳食行为模式，并融合临床、基因、微生物及生活方式等多维特征，利用可解释机器学习模型生成包含促炎风险等级、行为脆弱性维度及干预建议的动态用户画像，支持精准营养干预与持续追踪；系统通过可解释机器学习模型输出膳食行为脆弱性维度，使医生或营养师能够快速理解患者的核心问题并制定针对性策略，大幅提升了医患沟通效率与干预依从性。

本发明授权基于患者促炎膳食行为分析的用户画像生成系统在权利要求书中公布了：1.基于患者促炎膳食行为分析的用户画像生成系统，其特征在于，包括膳食数据采集模块、促炎指数计算模块、行为模式识别模块、多维特征融合模块以及动态画像生成模块； 所述膳食数据采集模块用于通过移动终端或可穿戴设备持续获取用户的膳食摄入记录，所述膳食摄入记录包括食物种类、摄入量、摄入时间、摄入频率以及伴随的生理状态数据； 所述促炎指数计算模块用于基于所述膳食摄入记录，调用预构建的膳食促炎潜能数据库，对每项食物条目进行促炎评分映射，并结合摄入量进行加权计算，生成时间序列化的个体促炎负荷指数； 所述行为模式识别模块用于对所述时间序列化的个体促炎负荷指数进行时序模式挖掘，识别出具有统计显著性的膳食行为模式； 所述多维特征融合模块用于将所述膳食行为模式与用户的临床指标数据、基因多态性信息、肠道微生物组特征及生活方式参数进行跨域对齐与特征嵌入，构建高维异构特征向量； 所述动态画像生成模块用于基于所述高维异构特征向量，通过可解释的机器学习模型生成结构化的用户画像，所述用户画像包含促炎风险等级、膳食行为脆弱性维度、营养干预敏感窗口期以及个性化膳食调整建议； 所述行为模式识别模块采用滑动窗口结合隐马尔可夫模型对个体促炎负荷指数序列进行状态划分，识别出低、中、高三类促炎状态，并通过维特比算法解码最可能的状态转移路径，进而提取状态驻留时间、状态转换频率及状态触发条件作为行为模式的核心参数。

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