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龙图腾网恭喜四川省医学科学院·四川省人民医院申请的专利基于数字孪生的重症能量-蛋白质摄入量智能预测系统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：CN119694501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510201625.2，技术领域涉及：G16H20/60；该发明授权基于数字孪生的重症能量-蛋白质摄入量智能预测系统是由江华;王璐;曾俊;王栋设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的重症能量-蛋白质摄入量智能预测系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于数字孪生的重症能量‑蛋白质摄入量智能预测系统，涉及数字孪生技术领域，包括患者特征获取模块、孪生模型更新模块、候选方案获取模块、营养支持预测模块和营养方案推荐模块；患者特征获取模块用于获取目标患者的生理特征得到目标生理特征；孪生模型更新模块用于根据目标生理特征实时更新目标数字孪生模型；候选方案获取模块用于获取预设营养方案；营养支持预测模块用于将预设营养方案输入当前目标数字孪生模型，得到第一患者预测状态；营养方案推荐模块用于根据目标患者当前生理特征、预设营养方案和第一患者预测状态生成推荐营养方案，以提高患者每一阶段的代谢状态与营养摄入量的适配程度。

本发明授权基于数字孪生的重症能量-蛋白质摄入量智能预测系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的重症能量-蛋白质摄入量智能预测系统，其特征在于，包括患者特征获取模块、孪生模型更新模块、候选方案获取模块、营养支持预测模块和营养方案推荐模块；所述患者特征获取模块用于获取目标患者的生理特征，得到目标生理特征；所述生理特征包括静态变量特征和动态变量特征；所述动态变量特征包括血糖浓度、血浆胰岛素浓度和胰岛素注射速率；所述孪生模型更新模块用于根据所述目标生理特征实时更新目标患者的目标数字孪生模型；所述目标数字孪生模型的初始状态根据所述目标患者的初始生理特征和对应的第一参考患者的生理特征对标准数字孪生模型进行迁移学习得到；所述第一参考患者包括第一数据库中生理特征与所述初始生理特征之间的相似度不大于第一预设阈值的患者；所述标准数字孪生模型用于模拟患者在不同时刻的生理特征值，包括第二数字孪生子模型；所述第二数字孪生子模型根据动力学建模方式构建患者的血糖与胰岛素变化预测模型，包括： ； ； ； ；其中，t表示时刻，X（t）表示第t时刻患者的血糖浓度的变化率，G（t）表示第t时刻患者的血糖浓度，I（t）表示第t时刻患者的血浆胰岛素浓度，Q（t）表示第t时刻患者的血浆胰岛素浓度的变化率，uex（t）表示第t时刻患者的胰岛素注射速率，k1、k2、k3、k4、k5、k6、k7、α、basal和h表示动力学模型参数；所述候选方案获取模块用于获取预设营养方案；营养方案包括能量摄入量和蛋白质摄入量；所述营养支持预测模块用于分别将每一所述预设营养方案输入当前所述目标数字孪生模型，得到对应的第一患者预测状态；所述营养方案推荐模块用于根据所述目标患者当前的生理特征、每一所述预设营养方案和对应的所述第一患者预测状态生成推荐营养方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省医学科学院·四川省人民医院，其通讯地址为：610000 四川省成都市青羊区一环路西2段32号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。