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龙图腾网获悉福州大学附属省立医院申请的专利一种基于人工智能的房颤复发预测方法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：CN121709264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610170414.1，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于人工智能的房颤复发预测方法是由廖学文;黄晓琪;黄华珊;连亮华;林亚洲设计研发完成，并于2026-02-06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房颤复发预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的房颤复发预测方法，属于医疗信息技术领域，具体包括：输入目标患者消融术后的离散临床事件记录，通过事件驱动的隐状态推演模型，从中反演出连续的内在状态演化路径。将该路径划分为多个恢复阶段并生成特征向量。以最后一个阶段为查询对象，在预构建的群体恢复过程图谱中检索出相似的历史阶段，并提取其后续直至明确结局的完整阶段链。并映射回生理状态空间，通过坐标平移形成多条从患者当前状态出发的候选未来演化链。最后，结合患者历史事件模式，计算各候选链的似然度得分，经排序筛选后输出个性化的复发风险预测路径集合。本发明提供了一种兼具个体适应性与时序解释性的房颤复发风险动态预测新途径。

本发明授权一种基于人工智能的房颤复发预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的房颤复发预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、输入目标患者自消融术后记录的离散临床事件序列，包含症状记录、用药变更记录与心律结论记录，每种记录均附有事件时间戳与文本描述； S2、将所述离散临床事件序列输入事件驱动的隐状态推演模型，模型在预设的生理状态空间中，输出一条从术后初始状态演进至当前状态的内在生理状态时序路径； S3、依据所述内在生理状态时序路径中状态点的分布密度与转移方向，识别出多个具有不同演化模式的恢复阶段，并为每一恢复阶段生成对应的阶段特征向量； S4、将最后一个恢复阶段作为查询阶段，在预构建的群体恢复过程图谱中，检索出所有阶段特征向量相似度超过设定阈值的历史恢复阶段； S5、对于每个历史恢复阶段，沿时间顺序向后遍历，直至抵达带有房颤复发标记或长期稳定标记的节点，获得完整的后续阶段链，并将每条后续阶段链映射回所述生理状态空间，形成多条从当前状态出发的候选未来演化链； S6、根据所述离散临床事件序列的事件类型分布与时间间隔特征，计算每条候选未来演化链的似然度得分，并根据得分对全部候选未来演化链进行排序与筛选，输出个性化复发风险预测路径集； 所述S2中，事件驱动的隐状态推演模型的运行过程为： 定义所述生理状态空间为多维连续向量空间，其每个维度对应一种潜在生理因子，为消融术后初始时刻分配一个预设的初始状态向量，按时间戳顺序迭代处理所述离散临床事件序列中的每一条记录，处理单条记录时，基于当前估计的状态向量计算各类临床事件发生的预测概率分布，计算所述预测概率分布与实际事件类型之间的差异； 对当前事件记录的文本描述进行编码得到事件强度向量，根据所述差异与事件强度向量反向调整当前时刻及前一时刻的状态向量估计值，完成所有事件记录的处理后，输出所述内在生理状态时序路径； 所述S3中，识别恢复阶段并生成阶段特征向量的过程为： 在所述生理状态空间中，采用固定长度的滑动窗口遍历所述内在生理状态时序路径，计算每个滑动窗口内所有状态点的均值向量作为窗口中心点，计算每个滑动窗口内状态点在各维度上的方差，当连续两个滑动窗口的中心点之间的欧氏距离超过阶段转移距离阈值时，在窗口起始位置记录阶段边界点；当连续两个滑动窗口的方差变化率超过方差稳定阈值时，在窗口起始位置记录阶段边界点； 依据所有阶段边界点将时序路径划分为多个连续段落，每个段落为一个恢复阶段，针对每一恢复阶段，其阶段特征向量由该阶段内状态点在各维度上的均值与标准差、该阶段的持续时长、该阶段起始与结束状态向量的差值向量，以及该阶段内临床事件类型的独热编码求和向量拼接构成。

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