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龍圖騰網獲悉濟南愛新卓爾醫學檢驗有限公司申請的專利一種用于腫瘤精準用藥的解讀系統、方法及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119943261B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510422588.8，技術領域涉及：G16H20/10；該發明授權一種用于腫瘤精準用藥的解讀系統、方法及存儲介質是由張振紅;袁皓冰;劉燕;孔金隆;曹洪志;徐燕玲;徐曉陽;李秋霞設計研發完成，并于2025-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于腫瘤精準用藥的解讀系統、方法及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及精準醫療技術領域，具體為一種用于腫瘤精準用藥的解讀系統、方法及存儲介質，包括：數據采集模塊，用于從多個數據源收集腫瘤患者的基因數據、臨床數據及藥物反應數據；數據標準化處理模塊，用于對所述數據進行格式化和標準化處理，使數據格式一致，能夠在后續模塊中進行有效處理和分析；基因數據分析模塊，用于根據患者基因數據進行變異分析，識別基因突變位點并生成藥物敏感性分析結果；藥物篩選模塊，用于根據所述基因數據分析結果，從藥物數據庫中篩選出與患者基因變異位點匹配的藥物，并提供藥物劑量推薦。通過采用量子優化技術與基因數據分析相結合的技術方案，達到了顯著提高藥物篩選和劑量推薦精度的技術效果。

本發明授權一種用于腫瘤精準用藥的解讀系統、方法及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種用于腫瘤精準用藥的解讀系統，其特征在于，包括： 數據采集模塊，用于從多個數據源收集腫瘤患者的基因數據、臨床數據及藥物反應數據； 數據標準化處理模塊，用于對所述數據進行格式化和標準化處理，使數據格式一致，能夠在后續模塊中進行有效處理和分析； 基因數據分析模塊，用于根據患者基因數據進行變異分析，識別基因突變位點并生成藥物敏感性分析結果； 藥物篩選模塊，用于根據所述基因數據分析結果，從藥物數據庫中篩選出與患者基因變異位點匹配的藥物，并提供藥物劑量推薦； 量子優化模塊，用于優化藥物篩選與劑量推薦過程，通過量子算法提高藥物與基因數據的匹配精度； 報告生成模塊，用于結合患者的臨床病歷、藥物反應數據生成個性化藥物治療報告； 所述量子優化模塊包括： 量子變分算法單元，用于根據患者基因突變數據和藥物反應歷史數據，通過量子計算方法，優化藥物篩選過程，具體通過量子態的最小化過程確定藥物與基因數據的最佳匹配； 量子近似優化算法單元，用于在藥物篩選中基于量子算法優化藥物的劑量推薦，通過調整量子比特的狀態，優化藥物劑量與患者基因突變數據之間的匹配關系； 量子變分算法VQE用于優化藥物篩選過程中的復雜參數，通過量子計算最小化藥物和基因數據之間的匹配誤差，在量子優化模塊中，VQE算法通過量子比特表示藥物和基因數據的特征，并通過迭代計算求解最優解，VQE算法會對患者基因突變數據和藥物的靶點進行量子態表示，然后通過量子電路進行量子計算，尋找匹配度最低的藥物和最優劑量； 量子變分算法的優化過程可以表示為： 最優匹配＝argminHθ； 其中，Hθ表示量子哈密頓量，θ是量子變分參數，最小化的目標是基因數據與藥物匹配的誤差； 量子近似優化算法QAOA：量子近似優化算法QAOA適用于解決多目標優化問題，藥物篩選和劑量推薦過程涉及多個目標的平衡，包括藥物的療效、副作用、代謝速率，QAOA算法通過量子比特的狀態調整，優化藥物的劑量配比，使得多個目標得到平衡，QAOA通過構造量子電路，利用量子比特的疊加態和干涉效應對藥物的多個目標進行綜合優化； QAOA的優化目標可以表示為： 其中，目標函數i表示第i個目標的優化函數，wi為該目標的權重，n為考慮的優化目標數；量子優化模塊通過使用量子比特來表示藥物篩選和劑量推薦的所有可能組合，量子電路的計算路徑將自動探索所有組合，并逐步找到最優解，優化過程可以表示為： 其中,lossj； 其中，lossj表示第j個優化目標的損失函數，k為目標函數的數量。

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