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龙图腾网获悉中国医学科学院北京协和医院申请的专利剖宫产瘢痕妊娠预后结局分类预测模型建立方法及装置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：CN119560166B 。

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：202411602159.0，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权剖宫产瘢痕妊娠预后结局分类预测模型建立方法及装置是由刘真真;王欣;马丽媛;夏宇;李建初;杨煜清设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本剖宫产瘢痕妊娠预后结局分类预测模型建立方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种剖宫产瘢痕妊娠预后结局分类预测模型建立方法及装置。所述剖宫产瘢痕妊娠预后结局分类预测模型建立方法包括：获取患者数据库，所述患者数据库包括至少一个患者数据；根据治疗方式及预后情况对所述患者数据库中的患者数据进行分类，从而获取第一类患者数据、第二类患者根据第一类患者数据建立第一类患者数据用模型；根据第一类患者数据、第二类患者数据以及第三类患者数据建立第二类患者数据用模型。本申请利用超声及临床特征，结合机器学习模型，建立更加准确的分类模型。

本发明授权剖宫产瘢痕妊娠预后结局分类预测模型建立方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种剖宫产瘢痕妊娠预后结局分类预测模型建立方法，其特征在于，所述剖宫产瘢痕妊娠预后结局分类预测模型建立方法包括： 步骤1：获取患者数据库，所述患者数据库包括至少一个患者数据； 步骤2：根据治疗方式及预后情况对所述患者数据库中的患者数据进行分类，从而获取第一类患者数据、第二类患者数据以及第三类患者数据；所述第一类患者数据为预后情况较好的患者的数据；所述第二类患者数据为其他预后情况中等的患者的数据；所述第三类患者数据为病情严重预后不佳的患者的数据； 步骤3：根据第一类患者数据、第二类患者数据以及第三类患者数据分别建立第一类患者数据用模型以及第二类患者数据用模型； 所述第一类患者数据用模型为GBDT模型；所述第二类患者数据用模型为线性加权模型； 通过主成分分析，对第一类患者数据、第二类患者数据以及第三类患者数据进行可视化，通过PCA降维并且可视化到三维空间，评估发现第一类患者数据不容易区分，采用GBDT建模；第三类患者数据与第一类患者数据、第二类患者数据距离较远，采用线性加权模型； 所述第一类患者数据用模型构建包括：步骤31：获取第一类患者数据所对应的首轮多模态数据作为正样本，获取第二类患者数据以及第三类患者数据的首轮多模态数据作为负样本； 步骤32：获取经过训练的大模型； 步骤33：将所述首轮多模态数据输入至经过训练的大模型，从而获取首轮特征选择信息； 步骤34：根据所述首轮特征选择信息建立第一GDBT模型； 步骤35：对所述第一GDBT模型进行优化，从而获取第一类患者数据用模型； 所述第二类患者数据用模型构建包括： 获取第一类患者数据的单因素显著相关变量集合以及第三类患者数据的单因素显著相关变量集合； 绘制第一类患者数据的单因素显著相关变量集合与第一类患者数据的ROC曲线以及第三类患者数据的单因素显著相关变量集合与第三类患者数据的ROC曲线； 在各个ROC曲线上寻找Youden指数最大的阈值，基于该阈值将变量集合转换为01分类变量； 对于每个转换为01分类变量，赋予0,1,2,3四种权重分值，基于计算机算法寻找AUC值最大的变量权重组合。

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