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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于隐含知识增强的疾病预测方法、装置、设备及介质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：CN119889649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411895104.3，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于隐含知识增强的疾病预测方法、装置、设备及介质是由杨宗保;王如心设计研发完成，并于2024-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐含知识增强的疾病预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于隐含知识增强的疾病预测方法、装置、设备以及介质。所述方法包括：根据历史就诊记录和静态信息表征计算患者综合表征，利用患者综合表征训练得到骨干网络；通过骨干网络计算得到患者表征矩阵，使用余弦相似度筛选出与目标患者相似度最高的K个相似患者表征；根据疾病类型以及关系类型构建就诊时序异构图，采用异构图编码算法对就诊时序异构图进行编码，得到就诊时序异构图表征；利用患者综合表征、相似患者表征以及就诊时序异构图表征构建疾病综合表征，根据疾病综合表征训练疾病预测模型，利用训练好的疾病预测模型输出疾病预测结果。本申请利用相似患者的群体智慧和疾病间潜在的复杂关系增强患者建模，提高疾病预测的准确性。

本发明授权基于隐含知识增强的疾病预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于隐含知识增强的疾病预测方法，其特征在于，包括： 获取患者的历史就诊记录表征以及静态信息表征，根据所述历史就诊记录和静态信息表征计算患者综合表征，并利用所述患者综合表征训练得到骨干网络； 将所有患者的历史就诊记录表征输入所述骨干网络，通过骨干网络计算得到患者表征矩阵，并使用余弦相似度筛选出与目标患者相似度最高的K个相似患者表征； 从所述历史就诊记录表征中提取疾病类型以及不同疾病类型之间的关系类型，根据所述疾病类型以及关系类型构建就诊时序异构图，并采用异构图编码算法对所述就诊时序异构图进行编码，得到患者的就诊时序异构图表征； 利用所述患者综合表征、相似患者表征以及就诊时序异构图表征构建疾病综合表征，根据所述疾病综合表征训练疾病预测模型，利用训练好的疾病预测模型输出疾病预测结果；其中： 所述从所述历史就诊记录表征中提取疾病类型以及不同疾病类型之间的关系类型，根据所述疾病类型以及关系类型构建就诊时序异构图，具体为： 所述疾病类型包括持续性疾病、由前一次疾病引发的疾病以及突发性疾病，所述不同疾病类型之间的关系类型包括共现关系、继承关系以及诱因关系，当两个疾病和在同一次就诊记录中共同出现时，则认为疾病和之间存在共现关系，此时，在疾病之间构造一条边，将该边的类型定义为“Co-occurring”；当疾病在连续两次就诊记录中出现，则认为是从前一次就诊中继承的疾病，此时，为疾病构建一个自环，并将该边的类型定义为“Inherited”；当疾病出现在当前就诊记录中，而在前一次就诊记录中未出现，但却与中的疾病存在共现关系，则认为与存在诱因关系，此时，构造一条从到的边，并将该边的类型定义为“Cause”；根据不同疾病类型之间的关系类型以及边类型构建就诊时序异构图。

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