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龙图腾网获悉中南大学湘雅二医院申请的专利弥散性血管内凝血风险预测方法、装置、终端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：CN121687517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610165505.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权弥散性血管内凝血风险预测方法、装置、终端设备及介质是由李金秀;马宇轩;王谷宜;向清宇;向冰洁;龚素波;黄叶宁;刘芷娴;刘金平设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本弥散性血管内凝血风险预测方法、装置、终端设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种弥散性血管内凝血风险预测方法、装置、终端设备及介质，包括：获取原始病理数据序列；提取原始病理数据序列的时域统计特征；构建DIC动态平衡指数；根据时域统计特征和DIC动态平衡指数构建多模态特征向量，将多模态特征向量输入基于病理对抗机制的双通道解耦网络，利用由静态基线特征生成的正交查询向量作为语义引导，将多模态特征向量分别映射至物理隔离的血栓关注通道和出血关注通道，通过隐性病理对抗张量捕捉血栓形成与纤溶亢进的演变过程，输出未来预设时间窗内待测对象发生弥散性血管内凝血的风险概率预测值。本发明能够提高弥散性血管内凝血风险预测的准确性。

本发明授权弥散性血管内凝血风险预测方法、装置、终端设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种弥散性血管内凝血风险预测方法，其特征在于，包括： 从监护系统中获取待测对象的多模态动态时序数据，并进行标准化预处理，得到原始病理数据序列；所述多模态动态时序数据包括生命体征数据、凝血指标数据以及黏弹力凝血试验数据； 利用滑动窗口技术提取所述原始病理数据序列的时域统计特征；所述时域统计特征用于表征所述原始病理数据序列的整体水平和变化趋势； 根据所述原始病理数据序列中凝血激活类指标与凝血消耗类指标的实时动态失衡关系构建DIC动态平衡指数；所述DIC动态平衡指数用于量化凝血系统动态失衡状态；所述DIC动态平衡指数的表达式为： 其中，表示DIC动态平衡指数，表示凝血激活相关指标集合，包括D-二聚体和FDP，表示凝血激活相关指标，，表示可学习权重参数，表示凝血激活相关指标在时刻的观测值经过Z-score标准化处理后的结果，表示的均值，表示的标准差，表示凝血消耗相关指标集合，包括PLT、FIB以及AT-Ⅲ，表示凝血消耗相关指标在时刻的观测值经过Z-score标准化处理后的结果，表示的均值，表示的标准差，表示偏置项，表示双曲正切激活函数，的正值趋向高凝纤溶亢进，的负值趋向消耗性低凝； 根据所述时域统计特征和所述DIC动态平衡指数构建多模态特征向量，将所述多模态特征向量输入基于病理对抗机制的双通道解耦网络，利用由静态基线特征生成的正交查询向量作为语义引导，将所述多模态特征向量分别映射至物理隔离的血栓关注通道和出血关注通道，通过隐性病理对抗张量捕捉血栓形成与纤溶亢进的演变过程，输出未来预设时间窗内所述待测对象发生弥散性血管内凝血的风险概率预测值； 所述静态基线特征包括人口统计学信息、基础疾病史、入院时严重程度评分以及是否存在诱发弥散性血管内凝血的基础病因； 所述正交查询向量包括促凝风险查询向量以及出血风险查询向量；其中，；；和表示二值掩码，表示静态基线特征，表示促凝风险查询投影权重矩阵，是一个可学习的参数矩阵，用于将经过掩码处理后的静态基线特征映射到促凝查询向量空间，以使得生成的能够在后续的注意力机制中，专门去查询匹配动态数据中与血栓形成相关的特征；表示出血风险查询投影权重矩阵，是一个可学习的参数矩阵，用于将经过掩码处理后的静态基线特征映射到出血查询向量空间，以使得生成的能够专门去查询动态数据中与纤溶亢进或凝血因子消耗相关的特征； 所述血栓关注通道用于搜寻多模态数据中凝血因子被激活、微血栓形成的迹象；所述血栓关注通道的表达式为；其中，表示血栓表征向量，这是该通道的最终输出结果，它代表了模型从多模态动态数据中提取出的、反映凝血激活与微血栓形成风险的高级特征；表示多模态特征向量，它是将时域统计特征序列与DIC动态平衡指数进行按维度的拼接，它融合了待测对象的生理趋势时域特征与凝血失衡状态，是模型理解患者病情动态演变的核心输入数据；表示血栓关注通道的可学习键投影权重矩阵，这是一个可训练的参数矩阵；表示键向量的维度，代表查询向量和键向量的维度大小；表示血栓关注通道的可学习值投影权重矩阵，这也是可训练的参数矩阵； 所述出血关注通道用于搜寻凝血因子消耗、纤溶亢进及血小板骤降的迹象；所述出血关注通道的表达式为；其中，表示出血关注通道的可学习键投影权重矩阵，可训练，用来将表示出血关注通道的可学习值投影权重矩阵，可训练，用来将。

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