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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇明泊科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于大數(shù)據(jù)的心理健康評(píng)估系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120260938B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510743291.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/30；該發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的心理健康評(píng)估系統(tǒng)是由王建芳;張艷輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于大數(shù)據(jù)的心理健康評(píng)估系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明的一種基于大數(shù)據(jù)的心理健康評(píng)估系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、動(dòng)態(tài)建模模塊、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊和干預(yù)生成模塊。數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)分布式接口實(shí)時(shí)獲取用戶的異構(gòu)數(shù)據(jù)源并生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊接收結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成多模態(tài)特征向量；動(dòng)態(tài)建模模塊接收多模態(tài)特征向量，通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用戶心理狀態(tài)圖譜，基于時(shí)間滑動(dòng)窗口更新圖譜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成心理狀態(tài)演化信號(hào)；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊接收心理狀態(tài)演化信號(hào)，并形成預(yù)警信號(hào)；干預(yù)生成模塊接收預(yù)警信號(hào)，生成個(gè)性化干預(yù)指令并傳輸至用戶終端。本發(fā)明的基于大數(shù)據(jù)的心理健康評(píng)估系統(tǒng)可以解決傳統(tǒng)注意力機(jī)制在處理圓形區(qū)域時(shí)計(jì)算冗余、幾何適應(yīng)性差及知識(shí)蒸餾效率低的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的心理健康評(píng)估系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)的心理健康評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，包括： 數(shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)分布式接口實(shí)時(shí)獲取用戶的異構(gòu)數(shù)據(jù)源并生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)采集模塊的分布式接口包括用于連接第三方社交媒體平臺(tái)的文本采集接口，通過(guò)用戶授權(quán)的開(kāi)放認(rèn)證協(xié)議獲取實(shí)時(shí)更新的文本數(shù)據(jù)流，并對(duì)不同平臺(tái)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換；用于接入可穿戴設(shè)備的信號(hào)同步接口，接收設(shè)備廠商推送的生理信號(hào)數(shù)據(jù)，所述信號(hào)包括心率波動(dòng)、皮膚電導(dǎo)變化及睡眠質(zhì)量指標(biāo)，且所述接口內(nèi)置協(xié)議適配器以兼容不同廠商的通信規(guī)范；用于對(duì)接醫(yī)療機(jī)構(gòu)的檔案調(diào)取接口，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)連接協(xié)議周期性查詢電子健康檔案中的診斷記錄及用藥信息；所述文本采集接口、信號(hào)同步接口及檔案調(diào)取接口輸出的數(shù)據(jù)經(jīng)統(tǒng)一封裝為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式后傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊； 數(shù)據(jù)處理模塊，所述數(shù)據(jù)處理模塊接收所述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過(guò)噪聲過(guò)濾算法對(duì)文本數(shù)據(jù)中的敏感信息進(jìn)行脫敏處理，并生成多模態(tài)特征向量； 動(dòng)態(tài)建模模塊，所述動(dòng)態(tài)建模模塊接收所述多模態(tài)特征向量，通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用戶心理狀態(tài)圖譜，其中節(jié)點(diǎn)表示情緒、認(rèn)知、行為三類心理維度，邊權(quán)重表示各維度間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，并基于時(shí)間滑動(dòng)窗口更新圖譜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成心理狀態(tài)演化信號(hào)；所述動(dòng)態(tài)建模模塊的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法包括：將情緒維度節(jié)點(diǎn)劃分為積極情緒、消極情緒及中性情緒子節(jié)點(diǎn)，認(rèn)知維度節(jié)點(diǎn)劃分為注意力水平、記憶能力及決策傾向子節(jié)點(diǎn)，行為維度節(jié)點(diǎn)劃分為社交活躍度、運(yùn)動(dòng)頻率及作息規(guī)律性子節(jié)點(diǎn)；通過(guò)注意力機(jī)制計(jì)算不同子節(jié)點(diǎn)間的邊權(quán)重，并引入時(shí)間衰減因子調(diào)整歷史關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的貢獻(xiàn)度；所述時(shí)間滑動(dòng)窗口的跨度根據(jù)用戶數(shù)據(jù)更新頻率動(dòng)態(tài)調(diào)整，當(dāng)窗口滑動(dòng)時(shí)移除超出時(shí)間范圍的舊節(jié)點(diǎn)連接關(guān)系，并基于最新多模態(tài)特征向量生成更新后的心理狀態(tài)演化信號(hào)； 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊接收所述心理狀態(tài)演化信號(hào)，通過(guò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型計(jì)算未來(lái)預(yù)設(shè)周期內(nèi)的心理危機(jī)概率值，并形成預(yù)警信號(hào)； 干預(yù)生成模塊，所述干預(yù)生成模塊接收所述預(yù)警信號(hào)，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略從預(yù)定義的干預(yù)資源庫(kù)中匹配至少一項(xiàng)干預(yù)方案，生成個(gè)性化干預(yù)指令并傳輸至用戶終端。

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