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龙图腾网获悉常熟市第一人民医院申请的专利基于机器学习的ERCP术后胆总管结石复发预测系统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：CN120072320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510534076.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于机器学习的ERCP术后胆总管结石复发预测系统是由陈健;徐晓丹;王甘红;夏开建;高福利;刘罗杰;丁雨设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的ERCP术后胆总管结石复发预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的ERCP术后胆总管结石复发预测系统，包括如下步骤：数据采集模块，用于形成原始临床数据集；数据预处理模块，用于构建标准化预处理临床数据集；特征构建与超参数搜索空间定义模块，用于定义改进双向门控循环单元网络模型的超参数搜索空间；改进双向门控循环单元网络模型构建模块，用于输出复发风险预测值；灰狼优化超参数调优模块，最终生成优化后的改进双向门控循环单元网络模型；模型训练与预测模块，用于根据预测概率与术后关键指标构建风险分类规则；个体化结果输出模块，用于将预测结果输出，并将预测结果推送至医生端。本发明在实际部署中对高风险个体的早期识别具有显著临床价值。

本发明授权基于机器学习的ERCP术后胆总管结石复发预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的ERCP术后胆总管结石复发预测系统，其特征在于，包括如下模块： 数据采集模块，用于采集患者在ERCP术前、术中及术后阶段的多维临床数据，形成原始临床数据集； 数据预处理模块，用于对原始临床数据集执行预处理操作，构建标准化预处理临床数据集； 特征构建与超参数搜索空间定义模块，用于基于标准化预处理临床数据集构建术前、术中及术后分阶段特征向量，并定义改进双向门控循环单元网络模型的超参数搜索空间； 改进双向门控循环单元网络模型构建模块，用于构建改进双向门控循环单元网络模型，输出复发风险预测值； 灰狼优化超参数调优模块，构建医学引导初始化种群，并执行多轮灰狼优化搜索，获得最优超参数配置，最终生成优化后的改进双向门控循环单元网络模型； 模型训练与预测模块，用于利用优化后的改进双向门控循环单元网络模型对标准化新患者临床数据进行前向预测，输出复发概率值，并根据预测概率与术后关键指标构建风险分类规则； 个体化结果输出模块，用于将预测结果按照高风险、中风险、低风险等级进行分层输出，并将预测结果推送至医生端； 所述特征构建与超参数搜索空间定义模块，包括： 基于标准化预处理临床数据集Dpreprocessed，提取每位患者的临床时序特征向量将所有患者的特征向量按时间顺序组合，构建二维输入特征数据集，二维输入特征数据集具有N行、d列的结构，N表示患者数量，d表示每位患者的标准化特征维度； 将二维输入特征数据集转化为按时间步划分的序列格式，设定时间步长度为T，将每一位患者的特征向量按照时间戳划分为T个连续的时间步输入，每个时间步输入包含一个与标准化特征维度d一致的特征向量； 建立改进双向门控循环单元网络模型的超参数搜索空间Θ，所述超参数搜索空间包括网络层数θ1、每层隐藏单元数θ2、学习率θ3、dropout率θ4及批处理规模θ5； 为每一个超参数θj∈Θ设定对应的初始搜索范围； 所述灰狼优化超参数调优模块，包括： 依据标准化预处理临床数据集提取与胆总管结石术后复发风险显著相关的关键医学特征集合Frisk，关键医学特征集合包括术中取石总数、术后TBiL变化率、术后ALT峰值及术后7日复查结果，构建特征强度向量vmed； 基于特征强度向量vmed，引入医学特征引导初始化机制，生成优化种群初始化偏移矩阵Δinit，并将优化种群初始化偏移矩阵注入灰狼算法初始种群的生成过程： 其中，ω为偏移强度权重，为标准均匀初始化超参数个体，优化种群初始化偏移矩阵Δinit由vmed映射生成，使高风险医学特征所对应的超参数优先进入搜索空间，M为灰狼优化算法中的种群规模； 将搜索空间按临床阶段进行分区，构建阶段分层收敛策略，定义种群中每个灰狼个体的搜索状态标签根据搜索状态标签动态控制更新步长因子设术后高风险阶段优先保持全局搜索能力： 其中，Tmax为最大迭代次数，a0为初始步长控制因子，t表示灰狼优化算法中的当前迭代次数索引； 基于训练集和验证集，对每一组候选超参数构建风险敏感动态适应度函数： 其中，AUCval表示模型在验证集上的ROC曲线下面积，SENpost表示模型在术后阶段样本上的复发灵敏度，λ为平衡系数； 按照灰狼优化策略，从当前种群中选择最优个体、次优个体、次次优个体，设其位置分别为则更新第m个个体的位置为： 其中，为当前个体与三优个体的欧氏距离组合量； 重复迭代执行全局搜索，直至达到最大迭代轮数Tmax或满足适应度变化小于预设阈值∈的收敛条件，最终获得最优超参数配置Θ*； 将最优超参数配置应用于双向门控循环单元网络结构，对最终训练任务进行全局优化，将最优超参数配置应用于改进双向门控循环单元网络模型，对预处理临床数据集进行迭代训练，直至改进双向门控循环单元网络模型训练达到预设停止准则，获得优化后的改进双向门控循环单元网络模型。

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常熟市第一人民医院，其通讯地址为：215500 江苏省苏州市常熟市书院街1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”。