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龍圖騰網獲悉暨南大學申請的專利基于人工智能的生物醫學大數據分類方法及系統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：CN120524301B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511016189.8，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于人工智能的生物醫學大數據分類方法及系統是由李振華;唐家樂;劉辰宇;陳思翰;葉潁瑩;何莉;張勁松;賈璐瑤;范若辰設計研發完成，并于2025-07-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的生物醫學大數據分類方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能的生物醫學大數據分類方法及系統，方法包括大數據收集、動態知識庫構建、通路結構加權約束、生物約束損失優化、雙維度閾值決策優化和生物醫學大數據分類。本發明涉及生物醫學數據分類技術領域，針對傳統方法中缺乏生物結構約束、可解釋性差的問題，構建了動態疾病特異性知識通路圖譜，并引入通路結構加權約束與多層次生物正則化機制；通過改進神經網絡損失函數，實現特征學習與生物功能網絡的融合，提升了模型的判別能力與生物合理性；采用雙維度閾值決策優化策略，結合統計顯著性與結構連接度，實現關鍵標志物的精準篩選。

本發明授權基于人工智能的生物醫學大數據分類方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的生物醫學大數據分類方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： 步驟S1：大數據收集，得到結構化生物醫學原始數據矩陣； 步驟S2：動態知識庫構建，采用結合知識圖譜的動態語義生物醫學知識通路化構建方法，進行動態知識庫構建，得到動態知識通路圖譜，包括以下步驟：步驟S21：生物醫學知識提取；步驟S22：通路數據映射；步驟S23：知識置信度量，通過改進雙因子評分函數，進行知識置信度量化；步驟S24：動態知識通路圖譜構建； 步驟S3：通路結構加權約束，采用結合通道共現關系嵌入的約束編碼方法，進行通路結構加權約束，得到分類網絡約束矩陣，包括以下步驟：步驟S31：通路共現矩陣構建；步驟S32：通路邊權量化；步驟S33：通路數據增強； 步驟S4：生物約束損失優化，采用結合分層生物正則化損失的深度神經網絡，進行生物約束損失優化，得到優化特征權重向量，包括以下步驟：步驟S41：分類基礎網絡構建；步驟S42：構建生物正則項損失；步驟S43：構建多層次正則化損失；步驟S44：構建聯合損失函數；步驟S45：分類模型訓練； 步驟S5：雙維度閾值決策優化，采用雙域自適應閾值篩選方法，進行雙維度閾值決策優化，得到生物醫學標志物數據集； 所述雙維度閾值決策優化，具體包括顯著性評分統計決策和生物合理性評分統計決策，計算公式為： ； 式中，B是雙維度閾值決策優化的決策結果，用于特征篩選并構成生物醫學標志物數據集，v是第二基因索引，wv是第v個基因的優化特征權重，是統計顯著性閾值，具體通過中位數絕對偏差值進行計算，是第v個基因在全局矩陣數據中的結構連接度評分，通過最大邊權進行計算，是生物結構合理性閾值，具體設置為0.7； 步驟S6：生物醫學大數據分類，得到生物醫學大數據分類參考數據。

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