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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于多任务学习的临床风险预测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：CN114611879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210144438.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于多任务学习的临床风险预测系统是由应豪超;吴健;钱思忆;徐宇扬设计研发完成，并于2022-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的临床风险预测系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多任务学习的临床风险预测系统，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在计算机存储器中并可在计算机处理器上执行的计算机程序，计算机存储器中存有训练好的临床风险预测模型；临床风险预测模型采用软参数共享多任务学习模型，先将所有子任务的数据通过底部共享层嵌入到同一语义空间中，再通过子任务特定嵌入层提取每个子任务独有的特征，然后通过概率采样网络将提取出的特征映射到一个概率空间；接着通过多重注意力机制将不同子任务学习到的特征进行知识传递形成复合特征；最后每个子任务特定输出层输出预测结果。本发明可以对风险进行预警，为医生决策提供帮助。

本发明授权一种基于多任务学习的临床风险预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的临床风险预测系统，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机存储器中存有训练好的临床风险预测模型；所述临床风险预测模型采用软参数共享多任务学习模型，先将所有子任务的数据通过底部共享层嵌入到同一语义空间中，再通过子任务特定嵌入层提取每个子任务独有的特征，然后通过概率采样网络将提取出的特征映射到一个概率空间；接着通过多重注意力机制将不同子任务学习到的特征进行知识传递形成复合特征；最后每个子任务特定输出层输出预测结果；所述的软参数共享多任务学习模型中，通过多重注意力机制将不同子任务学习到的特征进行知识传递形成复合特征时，通过粗粒度的任务层次注意力和细粒度的时间步层次注意力来获得不同层次上不同任务、不同时间步间信息传递的大小；模型训练过程中，将多个任务同时进行训练，并将所有任务的交叉熵损失进行加和作为总损失，以总损失进行训练，分别回传更新不同任务子网络部分的梯度；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：提取病人进入ICU前48小时EHR数据中的临床序列数据以及病人的静态特征；对数据进行预处理工作，将提取的48小时EHR数据中的临床序列数据按小时进行划分工作；将预处理后的数据输入训练好的临床风险预测模型，输出每个临床预测任务的预测结果。

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