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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种儿童哮喘发作风险评估与预测方法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：CN119742071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510260790.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种儿童哮喘发作风险评估与预测方法是由原婷婷;尹雪;胡燕利;窦逾常;李宏设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种儿童哮喘发作风险评估与预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种儿童哮喘发作风险评估与预测方法，涉及医疗数据处理技术领域，包括采集儿童的生理数据及环境湿度数据；对呼吸频率数据进行波动分析，得到呼吸波动指数，同时将心率数据与体温数据进行关联分析，获取身体状态参数，并进行交叉计算，生成哮喘风险初始评分；从预设的历史数据库调取与儿童年龄相匹配的参考数据组，将哮喘风险初始评分与参考数据组进行对比分析，得到修正系数；将哮喘风险初始评分与修正系数相乘，生成最终风险预测值，并根据最终风险预测值的数值区间判定哮喘发作风险等级。本发明通过采集儿童生理数据和环境湿度数据，结合数据处理和分析方法，实时监测儿童的身体状况和环境因素，评估哮喘发作风险。

本发明授权一种儿童哮喘发作风险评估与预测方法在权利要求书中公布了：1.一种儿童哮喘发作风险评估与预测方法，其特征在于：包括： 采集儿童的呼吸频率数据、心率数据、体温数据及环境湿度数据，将所述呼吸频率数据、所述心率数据、所述体温数据及所述环境湿度数据输入至预设的数据处理模块； 基于所述数据处理模块对所述呼吸频率数据进行波动分析，得到呼吸波动指数，同时将所述心率数据与所述体温数据进行关联分析，获取身体状态参数； 将所述呼吸波动指数、所述身体状态参数与所述环境湿度数据进行多维度交叉计算，生成哮喘风险初始评分； 从预设的历史数据库调取与所述儿童年龄相匹配的参考数据组，将所述哮喘风险初始评分与所述参考数据组进行对比分析，得到修正系数； 将所述哮喘风险初始评分与所述修正系数相乘，生成最终风险预测值，并根据所述最终风险预测值的数值区间判定哮喘发作风险等级； 所述呼吸波动指数的计算如下式所示： ； 其中， ； 其中，为单个时间窗口的呼吸频率的标准差，为呼吸频率的指数移动平均值，为变化率影响系数，为均值的变化率，为昼夜节律调节系数，为时间序列索引，为第个时间点的呼吸波动率，为模拟24小时周期的生理节律波动； 所述关联分析得到身体状态参数如下式所示： ； 其中，为心率权重系数0.4，为温差权重系数0.3，为交互项系数0.2，为综合影响系数； 其中，得到所述心率标准分值如下式所示： ； 其中，为实测心率，为基础心率，为年龄系数，为动态调节系数，为心率变化速率； 其中，得到所述温差值如下式所示： ； 其中，为温度加速度影响系数0.3，为温度的二阶导数，为体温波动的峰值温度，为体温波动的谷值温度； 所述哮喘风险初始评分通过多项式组合计算，如下式所示： ； 其中，为优化算法中的学习率参数，权重系数至采用自适应优化算法动态调整： ； 其中，为各项指标的历史预测误差，为优化算法中的学习率参数，为自适应动态权重； 其中，为身体状态参数的动态权重函数，如下式所示： ； 其中，为陡度系数，随年龄递增；为参考状态值，为变化率影响系数； 其中，动态敏感度指数，基于湿度影响模型计算，如下式所示： ； 其中，为观测时间周期，为湿度影响模型，为加速度影响因子0.25； 其中，所述湿度影响模型如下式所示： ； 其中，为基准湿度值，为湿度波动幅值，为当前时间点，为特征时间点的总数，为特征时间点，为时间尺度参数； 所述动态敏感度指数每30分钟更新一次，并与历史数据进行滑动平均： ； 其中，为当前时间点的平滑后的动态敏感度指数，为上一个时间点的平滑后的动态敏感度指数，为当前时间点的原始动态敏感度指数，为平滑系数； 其中，所述为呼吸波动指数映射参数，如下式所示： ； 其中，为调制系数，为波动阈值，为尺度参数。

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