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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于因果解耦的医疗时序数据反事实预测方法及装置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：CN119742083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510260033.8，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于因果解耦的医疗时序数据反事实预测方法及装置是由李修成;尹昊设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果解耦的医疗时序数据反事实预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于因果解耦的医疗时序数据反事实预测方法及装置，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取医疗时序数据集；对医疗时序数据集进行清洗处理，获得清洗后的数据集；构建初始的基于因果解耦时序反事实预测网络；采用清洗后的数据集对初始的基于因果解耦反事实预测网络进行训练，获得训练好的基于因果解耦反事实预测网络；获取待预测的医疗时序数据；将待预测的医疗时序数据输入训练好的预测网络中进行处理，获得医疗时序数据的反事实预测结果。采用本发明可提升医疗时序数据因果推断的准确性。

本发明授权一种基于因果解耦的医疗时序数据反事实预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于因果解耦的医疗时序数据反事实预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取医疗时序数据集；医疗时序数据集包括：患者的生理指标、治疗记录和药物使用情况； S2、对医疗时序数据集进行清洗处理，获得清洗后的数据集； S3、构建初始的基于因果解耦反事实预测网络；其中，初始的基于因果解耦反事实预测网络，包括：特征因果解耦模块、互信息估计器、时序特征编码器、时序反事实解码器以及综合损失函数； 其中，所述特征因果解耦模块，包括：结构因果模型，用于确定干预与结果之间的因果关系； 其中，所述互信息估计器，用于采用互信息最小化约束减少潜在因子之间的关系；其中，所述潜在因子包括：工具因子、调整因子以及混杂因子；工具因子仅影响治疗选择；调整因子仅影响结果；混杂因子同时影响治疗选择和结果； 其中，所述时序特征编码器，用于将解耦协变量特征转化为深度特征表示； 其中，所述时序反事实解码器，用于在预测过程中对时序数据的特征进行提取； S4、将清洗后的数据集输入初始的基于因果解耦反事实预测网络中，通过特征因果解耦模块对清洗后的数据的协变量进行解耦处理，获得解耦协变量特征；将解耦协变量特征输入互信息估计器中进行互信息最小化约束，获得高质量的解耦协变量特征；将高质量解耦协变量特征输入时序特征编码器中，通过时序反事实解码器进行多步反事实预测，获得初始的反事实预测结果；采用初始的反事实预测结果，通过综合损失函数进行训练，获得训练好的基于因果解耦反事实预测网络； 其中，所述S4的将高质量的解耦协变量特征输入时序特征编码器中，通过时序反事实解码器进行多步反事实预测，获得初始的反事实预测结果，包括： 将高质量的解耦协变量特征输入时序特征编码器中，将高质量的解耦协变量特征转化为深度特征表示；将深度特征表示输入时序数据解码器中，通过自回归预测机制生成初始的反事实预测结果； S5、获取待预测的患者医疗时序数据；将待预测的患者医疗时序数据输入训练好的基于因果解耦反事实预测网络中进行处理，获得患者健康状态和病情变化的预测结果。

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