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龙图腾网获悉四川中测仪器科技有限公司申请的专利多变量自适应权重的医疗数据异常监测方法及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：CN121565498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610076940.1，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权多变量自适应权重的医疗数据异常监测方法及系统是由李香桦;严亚伟;雷鹏;曾亚斌;易兴权;黄广轶;万宇设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本多变量自适应权重的医疗数据异常监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了多变量自适应权重的医疗数据异常监测方法及系统，涉及医疗人工智能与数据分析领域，方法包括：获取历史医疗数据样本的标准医疗数据矩阵和新观测样本，标准医疗数据矩阵包括第一特征；基于第一特征的残差更新第一特征的初始权重获得第一权重；基于第一权重和新观测样本获得T2统计量；基于标准医疗数据矩阵和新观测样本获得Q统计量；基于Q统计量的残差向量和第一权重获得Q统计量的贡献值；基于历史医疗数据样本获得T2动态控制阈值和Q动态控制阈值；若T2统计量大于T2动态控制阈值或Q统计量大于Q动态控制阈值，则判定新观测样本异常，基于贡献值获得异常数据，解决现有MSPC方法的控制限自适应差和变量贡献固定的问题。

本发明授权多变量自适应权重的医疗数据异常监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.多变量自适应权重的医疗数据异常监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取不同患者群体的历史医疗数据样本和单个患者的新观测样本，基于所述历史医疗数据样本构建历史医疗数据矩阵，标准化处理所述历史医疗数据矩阵获得标准医疗数据矩阵，所述标准医疗数据矩阵包括若干第一特征； 基于所述第一特征的残差更新所述第一特征的初始权重，获得第一权重； 基于所述第一权重和所述新观测样本获得T2统计量； 基于所述标准医疗数据矩阵获得特征向量矩阵，基于所述新观测样本和所述特征向量矩阵获得重构值，基于所述新观测样本和所述重构值获得Q统计量，所述Q统计量用于量化新观测样本偏离正常状态的严重程度； 基于所述Q统计量的残差向量和所述第一权重，获得所述Q统计量的贡献值； 基于所述历史医疗数据样本获得历史T2观测值序列和历史Q观测值序列，基于所述历史T2观测值序列和所述历史Q观测值序列，分别获得T2动态控制阈值和Q动态控制阈值； 若所述T2统计量大于所述T2动态控制阈值，或所述Q统计量大于所述Q动态控制阈值，则判定所述新观测样本异常，基于所述贡献值获得异常数据； 获得所述第一权重的第一计算公式为： ； 其中，表示第个第一特征在时刻的第一权重，表示第个第一特征在时刻的第一权重，表示平滑系数，表示第个第一特征在时刻的残差，表示第个第一特征在时刻的残差，表示第一特征的数量，和均表示大于或等于1的整数，表示时刻。

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