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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利一种用于神经介入治疗的术后患者监管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：CN121583582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610110026.4，技术领域涉及：G16H80/00；该发明授权一种用于神经介入治疗的术后患者监管系统是由刘宇峰;闫忠军;冯元设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于神经介入治疗的术后患者监管系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于神经介入治疗的术后患者监管系统，涉及医疗大数据与人工智能技术领域，包括多模态数据采集中心、干扰特征解耦单元、信任资本量化单元、博弈策略仲裁单元以及监管执行单元；多模态数据采集中心配置为调取监测对象的时序监测数据；信任资本量化单元对历史交互反馈数据进行信任损耗评估分析；博弈策略仲裁单元配置为将当前临床信任资本指数与预设信任阈值进行比对分析。本发明系统将残差序列与行为状态标记数据进行时频域匹配，确保了系统仅对神经源性的血流动力学改变进行风险演化预测，从而在复杂的术后监护环境中显著降低了因外界干扰导致的误报率，提取出纯净的病理特征分量。

本发明授权一种用于神经介入治疗的术后患者监管系统在权利要求书中公布了：1.一种用于神经介入治疗的术后患者监管系统，其特征在于，包括多模态数据采集中心、干扰特征解耦单元、信任资本量化单元、博弈策略仲裁单元以及监管执行单元； 所述多模态数据采集中心配置为调取监测对象的时序监测数据，并将所述时序监测数据发送至所述干扰特征解耦单元进行信号源分离分析，得到病理特征分量和行为耦合噪声分量，对所述病理特征分量进行风险演化预测，得到原始风险预测值； 所述信任资本量化单元配置为获取所述监管执行单元的历史交互反馈数据，对所述历史交互反馈数据进行信任损耗评估分析，计算得到表征系统可靠程度的当前临床信任资本指数； 所述博弈策略仲裁单元配置为将所述当前临床信任资本指数与预设信任阈值进行比对分析：若所述当前临床信任资本指数大于或等于所述预设信任阈值，则生成激进监管信号；若所述当前临床信任资本指数小于所述预设信任阈值，则生成防御监管信号； 响应于生成所述激进监管信号，所述监管执行单元基于所述原始风险预测值执行高敏度报警操作； 响应于生成所述防御监管信号，所述监管执行单元配置为调用预设的可解释性验证协议，对所述原始风险预测值进行降级校验处理，生成修正风险输出值，并基于所述修正风险输出值执行自适应干预操作； 所述信任损耗评估分析过程如下： 获取所述历史交互反馈数据中的最近一次报警响应延迟时长，同时获取预设的有效救治时间窗阈值，将所述最近一次报警响应延迟时长与所述有效救治时间窗阈值进行比对分析； 若所述最近一次报警响应延迟时长小于所述有效救治时间窗阈值，则选取预设的信任维持系数；若所述最近一次报警响应延迟时长大于等于所述有效救治时间窗阈值，则选取预设的信任衰减系数，其中所述信任衰减系数的数值大于所述信任维持系数的数值； 获取所述历史交互反馈数据中的历史误报总次数，计算所述历史误报总次数与当前选取的系数的乘积，得到信任惩罚值；计算预设的初始信任基准值减去所述信任惩罚值的差值，将所述差值设定为所述当前临床信任资本指数； 所述信任资本量化单元还用于执行以下预测操作： 提取历史时间段内的多个当前临床信任资本指数，利用时间序列回归算法构建信任耗尽预测曲线； 计算所述信任耗尽预测曲线的数值下降至预设的响应失效零点所需的剩余报警次数，将所述剩余报警次数设定为安全博弈预算值； 将所述安全博弈预算值与预设的预算安全阈值进行比较：若所述安全博弈预算值小于或等于所述预算安全阈值，则生成信任预警信号并发送至所述博弈策略仲裁单元； 所述博弈策略仲裁单元响应于接收到所述信任预警信号，提高所述预设信任阈值。

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