浙江大学7件成果拟转让，现将相关信息予以公示。

[1] 成果名称：一种基于个性化状态空间进展模型的疾病辅助决策系统

完成人：田雨; 潘昌蓉; 李劲松; 周天舒

权利人：浙江大学

成果类型：发明专利

成果号：ZL202210915596.2

成果简介：本发明公开了一种基于个性化状态空间进展模型的疾病辅助决策系统，本发明将患者聚类和疾病进展轨迹识别嵌套在一起，更新迭代直至收敛得到个性化状态空间进展模型，通过建立模型对疾病进展轨迹迭代聚类，充分利用了同一类别中的患者数据，在挖掘疾病进展轨迹的同时将患者分为若干个亚型，且随着亚型内患者增多不断修正该亚型的疾病进展轨迹，最后基于个性化状态空间进展模型预测患者未来的疾病进展，帮助临床医生进行辅助决策。本发明使用状态空间模型关注疾病潜在的状态空间，有效解释了疾病的隐藏状态，提供了可供理解的疾病进展模型。

[2] 成果名称：基于因果特征学习的多中心临床预后预测系统

完成人：田雨; 秦园炳; 余华玉; 李劲松; 周天舒

权利人：浙江大学

成果类型：发明专利

成果号：ZL202410067682.1

成果简介：本发明公开了一种基于因果特征学习的多中心临床预后预测系统。本发明通过引入互补掩码器，实现因果特征和非因果特征的对抗学习，两者相互促进，同时使用多分支预后预测网络平衡因果特征和非因果特征之间的信息量，从而最大限度减少信息损失，保证下游预后预测任务的信息充分性。本发明通过引入双任务网络，基于分离的因果特征进行多分支预后预测任务，基于分离的非因果特征进行医疗机构识别任务，进一步提升特征分离效果。在预测阶段，医疗机构识别网络根据非因果特征生成概率权重，聚合多分支预后预测网络预测结果，有效利用非因果特征，提高患者数据的信息利用率，保证模型在不同应用环境下的泛化能力的同时保持良好的预测能力。

[3] 成果名称：基于湖仓一体架构的多阶段医疗数据规整与质量控制系统

完成人：田雨; 李劲松; 李想; 周天舒; 王执晓

权利人：浙江大学

成果类型：发明专利

成果号：ZL202210434307.7

成果简介：本发明公开了一种基于湖仓一体架构的多阶段医疗数据规整与质量控制系统，包括存储层、计算层、服务层和交互层；存储层用于存储从医疗机构获取的以数据表形式存储的操作型数据存储数据、计算层的中间结果数据以及计算层最终生成的OMOP通用数据模型；计算层接受服务层的计算任务进行计算处理；服务层包括质量控制模块和数据规整模块；数据规整模块将数据规整任务下发至计算层计算处理；质量控制模块对结果数据进行分析和校验；交互层向用户提供Web界面，展示任务执行过程和数据质量结果。本发明采用湖仓一体数据管理架构和Spark分布式计算引擎，加快了数据规整效率，解决了单机处理海量医疗数据速度慢的问题。

[4] 成果名称：基于网络激发图分解的医学大模型逻辑反演方法及系统

完成人：田雨; 姚旭晟; 吴承凯; 李杜白; 周天舒; 李劲松

权利人：浙江大学

成果类型：发明专利

成果号：ZL202410187002.X

成果简介：本发明公开了一种基于网络激发图分解的医学大模型逻辑反演方法及系统，基于网络激发图分解，通过对医学术语集精细化分割并构建网络激发基底图库，将任务过程中的医学大模型网络激发图分解为多张网络激发基底图，并将基底图对应的节点和关系映射到知识图谱中，从而重构出医学大模型输出结果时的推理逻辑路径，实现可视化的医学大模型逻辑反演。本发明通过收集大模型对精细化区分的医学实体和关系生成的网络激发图，构建完备的参考图库，实现多分类判断和多实体及关系的一次性检验；将分解得到的激发基底图对应的节点和关系映射到医学知识图谱，重构大模型思维推理路径，发掘复杂逻辑和多跳逻辑，提升医学大模型的可解释性。

[5] 成果名称：基于成员推理攻击的医疗数据风险等级分类系统及方法

完成人：田雨; 柏菀; 赵振淞; 陆遥; 邓晴; 周天舒; 李劲松

权利人：浙江大学

成果类型：发明专利

成果号：ZL202410947396.4

成果简介：本发明公开了一种基于成员推理攻击的医疗数据风险等级分类系统及方法。本发明通过引入成员推理攻击技术，可以量化医疗数据的隐私泄露风险大小，实现风险的更精确定量化。本发明通过设计迭代流程统计多轮成员推理攻击的结果，可以得到较为清晰的医疗数据风险等级划分，为后续保护策略的分级制定提供依据。本发明通过创新性地采用嵌套集成的方法，在装袋集成学习外部框架中嵌套自适应提升集成学习内部循环，训练多个攻击模型，充分利用两种集成学习方法的优势，显著提高对医疗数据的模拟攻击效果，实现更准确和全面的医疗数据风险评估。

[6] 成果名称：基于多种签名技术的联盟链医疗数据确权溯源方法及系统

完成人：田雨; 柏菀; 赵振淞; 陆遥; 周天舒; 李劲松

权利人：浙江大学

成果类型：发明专利

成果号：ZL202410067638.0

成果简介：本发明公开了一种基于多种签名技术的联盟链医疗数据确权溯源方法及系统。本发明引入多重签名技术，医疗数据的流通需要在联盟链上得到相应患者和医生的多重签名，能够减少医疗数据的不合法流通，明确患者和医生对医疗数据享有的法律权利。本发明引入公平盲签名技术，使得医疗数据流通是在监管机构的监管下进行的，在需要对流通信息进行溯源的情况下，监管机构能够联合半可信第三方对特定医疗数据流通信息进行追踪溯源。本发明将链上医疗数据流通签名和链下医疗数据传输分开，能够在保证医疗数据安全的同时进行医疗数据的确权溯源，大大降低隐私暴露风险。

[7] 成果名称：基于强化学习的临床思维数据生成系统及方法

完成人：田雨; 李配贤; 池胜强; 李杜白; 周天舒; 李劲松

权利人：浙江大学

成果类型：发明专利

成果号：ZL202410115580.2

成果简介：本发明公开了一种基于强化学习的临床思维数据生成系统及方法，该系统包括模态标识模块、模态决策模块、大模型诊断模块、奖励反馈模块和临床思维修饰模块。本发明利用强化学习方法生成多模态医疗数据输入的临床思维数据，依据生成过程中的状态、决策和奖励，优化生成策略，训练得到最优的临床思维数据的生成策略。通过本发明中的临床思维数据生成策略，能够对临床诊断过程中产生的临床诊断数据进行思维语义空间拓展，归纳其中的临床逻辑，解决临床诊断数据中无医务人员思维过程记录的问题。同时，融合多模态数据，保证了临床可信性，增强了临床诊断数据的临床可解释性。

转化方式：转让

定价方式：协议定价

转化价格：315万元

关联情况：非关联

公示期自2025年8月25日至2025年9月8日。如有异议，请在公示期内向工业技术转化研究院提交异议书及有关证据。

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工业技术转化研究院

2025年8月25日