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龙图腾网获悉东北大学;大连医科大学附属第一医院申请的专利房颤患者心力衰竭多标签预测方法、装置及存储介质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：CN115064268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210495329.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权房颤患者心力衰竭多标签预测方法、装置及存储介质是由李鸿儒;黄友鹤;于霞;张荣峰;夏云龙;杨乙珩设计研发完成，并于2022-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本房颤患者心力衰竭多标签预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了房颤患者心力衰竭多标签预测方法、装置及存储介质，涉及多标签预测技术领域，方法由计算机执行，包括：构建多标签决策树模型；多标签决策树模型中的决策树为二元关联决策树，标签包括患病概率以及发病时间；搭建贝叶斯寻优模型；使用贝叶斯寻优模型对二元关联决策树的关键参数进行寻优；在二元关联决策树中将贝叶斯寻优模型寻优得到的关键参数设置为相应数值；利用参数设置之后的多标签决策树模型得到房颤患者心力衰竭的预测结果。本发明建立了房颤患者射血分数降低型心力衰竭的预测模型，解决了目前没有有效的房颤患者心力衰竭预测模型、无法实现患病概率与患病时间同时预测的技术问题。

本发明授权房颤患者心力衰竭多标签预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯优化的房颤患者心力衰竭多标签预测方法，其特征在于，所述方法由计算机执行，包括以下步骤： 采集房颤患者的信息数据，并对所述信息数据进行处理； 构建房颤患者心力衰竭多标签决策树模型；所述房颤患者心力衰竭多标签决策树模型中的决策树为二元关联决策树，标签包括患病概率以及发病时间； 根据设计好的标签，将处理之后的数据划分为训练集与测试集； 搭建贝叶斯寻优模型；所述贝叶斯寻优模型的目标函数以二元关联决策树的关键参数为输入，输出为模型交叉验证次数的精度均值；所述关键参数包括：最大特征数、最大深度和最小样本叶子数量； 使用所述贝叶斯寻优模型对所述二元关联决策树的关键参数进行寻优；在二元关联决策树中将所述贝叶斯寻优模型寻优得到的关键参数设置为相应数值； 利用参数设置之后的多标签决策树模型先对训练集进行训练，之后对测试集进行预测，输出房颤患者心力衰竭的患病概率以及发病时间； 其中，二元关联决策树的预测标签表示如下： 其中，表示二元关联决策树的预测标签，yj表示第j代的标签并且yj∈Yi，1≤j≤q,q∈Q，Gini表示基尼系数，Dj表示单个标签训练集，表示输入xi的标签集合； 所述贝叶斯寻优模型中的目标函数为： x*＝argmaxfmin_samples_split,max_depth,max_features,pacc|X,D； 其中，x*为所求解，min_samples_split,max_depth,max_features为最小样本叶子数量、最大深度和最大特征数，且都从属于输入集合X,pacc|X,D为输入集合X与目标精度acc之间的高斯分布，D为求解的解集。

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东北大学;大连医科大学附属第一医院，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三巷11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”。