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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京天坛医院申请的专利一种基于机器学习的肝病甲状腺功能异常预警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：CN121436220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202512006924.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于机器学习的肝病甲状腺功能异常预警系统是由邵翠萍;杨文雯;刘玉清设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的肝病甲状腺功能异常预警系统在说明书摘要公布了：本发明属于数据模型处理领域，本发明公开了一种基于机器学习的肝病甲状腺功能异常预警系统；包括采集数据，并通过先验处理将采集的数据进行标记，对于标记为潜在噪音数据进行自清洁处理，获取校验数据；根据虚假警报信号场景预构建因果路径，综合因果路径形成肝‑甲状腺跨器官因果网络，并将校验数据的时序分析与因果路径进行匹配，形成生成因果特征向量；部署去噪引擎对因果特征向量再优化，获取融合特征向量，并通过全局学习更新边缘端设备；对融合后的特征向量进行贡献度量化，通过判定后分级预警，实现基于机器学习的肝病甲状腺功能异常预警。

本发明授权一种基于机器学习的肝病甲状腺功能异常预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的肝病甲状腺功能异常预警系统，其特征在于，包括： 多模态数据采集模块：用于采集数据，并通过先验处理将采集的数据进行标记，对于标记为潜在噪音数据进行自清洁处理，获取校验数据； 因果分析模块：根据虚假警报信号场景预构建因果路径，综合因果路径形成肝-甲状腺跨器官因果网络，并将校验数据的时序分析与因果路径进行匹配，形成生成因果特征向量； 联邦优化模块：部署去噪引擎对因果特征向量再优化，获取融合特征向量，并通过全局学习更新边缘端设备； 预警模块：用于对融合后的特征向量进行贡献度量化，通过判定后分级预警； 所述因果特征向量的获取方法包括； 构建肝-甲状腺跨器官因果网络，并作为先验知识，将其初始化为一个有向无环图，为每条路径的边分配初始权重； 对校验数据进行时间序列分析，检测变量之间的时序模式；将时间序列分析的结果与因果网络中的路径进行匹配； 对于匹配成功的路径，量化因果效应强度，并生成因果特征向量，使用路径编号对其进行标记； 根据用户的私有数据，动态调整因果网络； 所述部署去噪引擎对因果特征向量再优化，获取融合特征向量的方法包括： 在云端部署一个去噪引擎，将因果特征向量作为输入，通过模拟噪声注入和逆向生成过程，获取去噪后的因果特征向量； 将去噪后的因果特征向量与校验数据进行融合，获取融合特征向量； 所述通过全局学习更新边缘端设备的方法包括： 将每个用户边缘端设备运行的发现和量化因果路径作为一个小型因果发现模型，将小型因果发现模型参数和去噪引擎参数的梯度上传至云端； 云端通过全局学习后进行更新，然后下发给用户的边缘端设备。

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