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龙图腾网获悉北京新畅科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的RWE设计自动化方法及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：CN121480278B 。

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：202511604708.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于人工智能的RWE设计自动化方法及系统是由陈佳设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的RWE设计自动化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的RWE设计自动化方法及系统，属于人工智能辅助设计技术领域，方法包括通过BioBERT‑BiLSTM融合模型解析用户输入的研究目标文本，提取PICO要素并分类研究类型；基于医疗实体数据构建动态医疗关系图谱，生成256维节点特征向量；利用联邦学习框架训练的XGBClassifier模型，结合七维度特征向量推荐最优研究设计方案；通过图注意力网络计算候选数据源适配度分数，输出雷达图可视化报告及数据源组合方案；基于监管规则知识库，采用对抗验证机制优化协变量选择，自动生成含可执行代码、SAP文档及监管检查表的完整RWE设计方案，本发明实现了真实世界证据设计的全流程自动化，有效提升研究效率，降低人工错误率。

本发明授权一种基于人工智能的RWE设计自动化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的RWE设计自动化方法，其特征在于，包括： 步骤1：通过BioBERT-BiLSTM融合模型解析用户输入的研究目标文本，提取PICO要素并输出结构化研究要素集合及研究类型分类结果，所述步骤1中所述BioBERT-BiLSTM融合模型采用基于生物医学领域预训练的BioBERT模型获取文本语义表征，结合BiLSTM捕获上下文依赖关系和CRF层优化序列标注结果的融合模型结构；所述PICO要素包括：Population研究目标人群、Intervention干预措施、Comparator对照措施和Outcome研究终点； 步骤2：基于所述结构化研究要素集合中的医疗实体数据，通过图卷积网络对知识图谱进行节点嵌入计算，生成含256维特征向量的动态医疗关系图谱； 步骤3：根据研究类型分类结果及七维度特征向量，通过联邦学习框架训练的XGBClassifier模型推荐最优研究设计方案类型； 步骤4：计算结构化研究要素集合与动态医疗关系图谱的特征匹配度，采用多头注意力机制输出候选数据源适配度分数、雷达图可视化报告及最优数据源组合方案； 步骤5：基于最优研究设计方案类型与监管规则知识库，通过对抗验证机制优化协变量选择，自动生成含可执行代码、SAP文档及监管检查表的完整RWE设计方案。

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北京新畅科技有限公司，其通讯地址为：100600 北京市朝阳区工人体育场北路8号院3号楼11层05-1201；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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