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龙图腾网获悉温州医科大学附属第一医院申请的专利基于知识图谱的肌少症风险评估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：CN121393902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511932601.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于知识图谱的肌少症风险评估方法是由徐小群;陈咨苗;项俊之;杨春清;高萍;季翰林;蔡妍设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的肌少症风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于知识图谱的肌少症风险评估方法，涉及医疗大模型领域，采集患者全维度多源数据，并进行预处理；定义六元组实体关系模型，引入动态实体生命周期与异构关系类型体系，通过模态自适应权重学习、知识冲突消解和实体演化嵌入实现多模态特征融合；基于增强型时空图卷积网络，通过异构关系注意力空间卷积、时空自适应时间卷积和三重对比学习任务，输出增强型实体嵌入，增强型实体嵌入包括历史状态、当前状态、演化速率、未来趋势。本发明通过多模态时空对齐与增强型知识图谱构建，实现了多源异构数据的深度融合与时空动态关系建模，显著提升了肌少症风险评估的全面性与精准性。

本发明授权基于知识图谱的肌少症风险评估方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的肌少症风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采集患者全维度多源数据，并进行预处理； 步骤2，定义六元组实体关系模型，引入动态实体生命周期与异构关系类型体系，通过模态自适应权重学习、知识冲突消解和实体演化嵌入实现多模态特征融合； 步骤3，基于增强型时空图卷积网络，通过异构关系注意力空间卷积、时空自适应时间卷积和三重对比学习任务，输出增强型实体嵌入，增强型实体嵌入包括历史状态、当前状态、演化速率、未来趋势；三重对比学习的任务为实体级对比学习、关系级对比学习、路径级对比学习； 步骤4，构建时序因果图网络，采用时序因果增强的路径挖掘算法通过双向有偏随机游走挖掘风险路径经多粒度因果验证后输出可干预风险传导图谱； 步骤5，基于肌少症风险等级评估模型输出肌少症风险等级评估，肌少症风险等级评估模型采用动态权重调整的层次融合架构，结合模态特征双注意力、路径注意力及自适应图读出函数，通过任务间注意力机制的多任务学习实现肌少症风险等级评估结果； 步骤2中所述六元组实体关系模型的六元组是头实体、关系类型、尾实体、时间戳、空间上下文和置信度；所述异构关系类型体系包括因果关系、关联关系、时序依赖关系、干预响应关系。

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温州医科大学附属第一医院，其通讯地址为：325000 浙江省温州市瓯海区南白象街道上蔡村；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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