国家知识产权局信息显示，优赛健康科技（天津）有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的制药检测数据分析方法及系统”的专利，公开号CN122530743A，申请日期为2026年4月。

专利摘要显示，本申请提供了一种基于深度学习的制药检测数据分析方法及系统，基于预训练的卷积神经网络对溶出度测试过程中的紫外成像序列进行特征融合，同时提取单帧图像的空间结构特征和跨帧图像的时间演化特征，进而输出溶出特征图；将所述溶出特征图输入卷积神经网络的全连接回归层，映射生成累积溶出百分比的预测曲线，同时通过卷积神经网络中的不确定性估计分支计算各个预测时间点的置信区间；当所述预测曲线在所述置信区间内连续指定次数低于药典标准溶出限度时触发检测不合格判定，否则输出合格和对应的预测溶出数据。基于上述方案可实现制药检测的溶出度检测中紫外成像序列的端到端时空特征学习，从而可提高制药检测的判定可信度。

天眼查资料显示，优赛健康科技（天津）有限公司，成立于2023年，位于天津市，是一家以从事研究和试验发展为主的企业。企业注册资本500万人民币。通过天眼查大数据分析，优赛健康科技（天津）有限公司专利信息1条。

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作者：情报员