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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍總醫(yī)院第二醫(yī)學中心申請的專利肝癌發(fā)生風險預測模型及構建方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120048525B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510166607.5，技術領域涉及：G16H50/30；該發(fā)明授權肝癌發(fā)生風險預測模型及構建方法是由王彬;徐安設計研發(fā)完成，并于2025-02-14向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本肝癌發(fā)生風險預測模型及構建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了肝癌發(fā)生風險預測模型及構建方法，涉及肝癌發(fā)生風險預測技術領域，為了解決無法準確地獲取患者的風險數(shù)據(jù)的問題。本發(fā)明多樣化的信號形式能夠全方位地吸引醫(yī)務人員的注意，不同的信號形式可以針對不同的環(huán)境和情境，提高預警的靈活性和適用性，根據(jù)預警強度和預警信號自動生成干預建議，這大大減輕了醫(yī)務人員的工作負擔，采用網(wǎng)格搜索和隨機搜索等參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，可以系統(tǒng)地探索參數(shù)空間，找到最優(yōu)的模型參數(shù)配置，從而提高模型的預測性能，對特征進行重新選擇和變換，可以去除冗余特征，使模型更加穩(wěn)定和高效，使用統(tǒng)計測試和多元回歸分析來評估變量與肝癌發(fā)生的關系，有助于準確識別出對肝癌發(fā)生有顯著影響的變量。

本發(fā)明授權肝癌發(fā)生風險預測模型及構建方法在權利要求書中公布了：1.肝癌發(fā)生風險預測模型，其特征在于，包括風險評估模型和風險預警模型； 風險評估模型，用于： 將患者的肝癌相關數(shù)據(jù)進行收集，將收集的肝癌相關數(shù)據(jù)進行肝癌發(fā)生風險的量化評估，其中，量化評估包括根據(jù)患者的肝癌相關數(shù)據(jù)進行風險因素分析、風險評估計算和風險等級劃分，量化評估完成后得到風險評估模型； 風險預警模型，用于： 根據(jù)風險評估模型對患者進行肝癌發(fā)生風險預警評估，肝癌發(fā)生風險預警評估包括風險動態(tài)評估、預警信號觸發(fā)和干預建議生成，肝癌發(fā)生風險預警評估完成后得到風險預警模型； 肝癌發(fā)生風險預測模型還包括，肝癌發(fā)生風險預測模型的構建方法： 肝癌發(fā)生風險預測模型的構建方法中，風險評估模型的構建方法，包括如下步驟： S1：從數(shù)據(jù)庫中將患者的肝癌相關數(shù)據(jù)進行收集，肝癌相關數(shù)據(jù)收集完成后進行數(shù)據(jù)預處理，數(shù)據(jù)預處理完成后得到目標收集數(shù)據(jù)； S2：將目標收集數(shù)據(jù)分別進行風險因素分析、風險評估計算和風險等級劃分，風險因素分析、風險評估計算和風險等級劃分完成后得到風險評估模型； S3：將風險評估模型進行模型評估和優(yōu)化，再將模型評估和優(yōu)化完成后風險評估模型部署至風險預測端口中； 針對風險評估模型構建方法中的S1步驟，包括： 從數(shù)據(jù)庫中將患者的肝癌相關數(shù)據(jù)進行收集，數(shù)據(jù)庫包括醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)、健康體檢報告系統(tǒng)和流行病學調(diào)查系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫； 肝癌相關數(shù)據(jù)包括臨床數(shù)據(jù)、生物標志物數(shù)據(jù)、生活方式信息和環(huán)境暴露數(shù)據(jù)； 將肝癌相關數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)標準化處理； 數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)標準化處理包括處理缺失值、數(shù)據(jù)的去噪以及將不同來源的數(shù)據(jù)集成到統(tǒng)一的格式中； 數(shù)據(jù)預處理完成后得到目標收集數(shù)據(jù)； 提取不同數(shù)據(jù)源對應的數(shù)據(jù)集； 調(diào)取每個數(shù)據(jù)集對應的數(shù)據(jù)清洗對應的清洗過程數(shù)據(jù)，其中，所述清洗過程數(shù)據(jù)包括缺失值數(shù)量及其對應權重值和格式轉換時長； 利用不同數(shù)據(jù)源對應的數(shù)據(jù)集的缺失值數(shù)量及其對應權重值和格式轉換時長獲取不同數(shù)據(jù)源對應的數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)； 其中，所述數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)通過如下公式獲取： 其中，J表示數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)；n表示數(shù)據(jù)源對應的缺失值的個數(shù)；表示第i個缺失值對應的數(shù)據(jù)權重值；m表示數(shù)據(jù)源對應的有效數(shù)據(jù)的個數(shù)；表示第i個有效數(shù)據(jù)對應的數(shù)據(jù)權重值；表示第i個有效數(shù)據(jù)對應的格式轉換時長；表示預設的轉換時長參考值；z表示數(shù)據(jù)源對應的收集數(shù)據(jù)的總個數(shù)； 利用所述不同數(shù)據(jù)源對應的數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)對不同數(shù)據(jù)源所收集的肝癌相關數(shù)據(jù)的收集數(shù)據(jù)比例進行限制； 利用所述不同數(shù)據(jù)源對應的數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)對不同數(shù)據(jù)源所收集的肝癌相關數(shù)據(jù)的收集數(shù)據(jù)比例進行限制，包括： 將不同數(shù)據(jù)源對應的數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)與預設的數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)閾值進行比較； 將數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)不低于預設的數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)閾值的數(shù)據(jù)源作為目標數(shù)據(jù)源； 提取目標數(shù)據(jù)源當前的收集數(shù)據(jù)占總收集數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)比例； 利用所述目標數(shù)據(jù)源對應的數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)結合數(shù)據(jù)比例獲取目標數(shù)據(jù)源對應的收集數(shù)據(jù)比例上限值； 其中，所述收集數(shù)據(jù)比例上限值通過如下公式獲取： 其中，B表示目標數(shù)據(jù)源對應的收集數(shù)據(jù)比例上限值；表示標數(shù)據(jù)源當前的收集數(shù)據(jù)占總收集數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)比例；x表示除了當前目標數(shù)據(jù)源之外的數(shù)據(jù)源個數(shù)；表示第i個除了當前目標數(shù)據(jù)源之外的數(shù)據(jù)源對應的收集數(shù)據(jù)占總收集數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)比例；表示目標數(shù)據(jù)源對應的數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)；表示第i個除了當前目標數(shù)據(jù)源之外的數(shù)據(jù)源對應的數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)； 按照所述收集數(shù)據(jù)比例上限值為標準控制所述目標數(shù)據(jù)源對應收集數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)比例； 風險預警模型的構建方法，包括如下步驟： S4：將風險評估模型中的風險評估結果進行整合，并將整合后的風險評估結果進行動態(tài)評估機制設定，動態(tài)評估機制設定完成后得到患者風險預測數(shù)據(jù)； S5：將患者風險預測數(shù)據(jù)進行預警強度判斷，根據(jù)預警程度進行預警信號生成，根據(jù)生成的預警信號進行自動化干預建議生成，將生成的自動化干預建議進行風險預警模型構建； 針對S4步驟中將風險評估模型中的風險評估結果進行整合，并將整合后的風險評估結果進行動態(tài)評估機制設定，包括： 將風險評估模型中患者的風險評估結果進行確認，確認完成后進行數(shù)據(jù)集整合，數(shù)據(jù)集整合后得到風險數(shù)據(jù)集； 將風險數(shù)據(jù)集進行動態(tài)評估機制設定，動態(tài)評估機制設定為對患者的風險評估頻率進行確定，頻率確認完成后進行觸發(fā)條件設定，觸發(fā)條件設定為當評估閾值進行風險等級分配時，根據(jù)分配完成的風險等級，自動進行預警觸發(fā)； 動態(tài)評估機制設定完成后得到患者風險預測數(shù)據(jù)。

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