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龙图腾网获悉杭州市第一人民医院(西湖大学附属杭州市第一人民医院)申请的专利术前PTC风险预测模型的训练方法、预测方法、设备及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：CN120183714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510660524.1，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权术前PTC风险预测模型的训练方法、预测方法、设备及介质是由罗定存;倪烨钦;宋平;张煜;时晶晶;郑海涛;林湘峰;房居高;时倩设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本术前PTC风险预测模型的训练方法、预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种术前PTC风险预测模型的训练方法、预测方法、设备及介质，根据预设样本筛选标准，获取样本术前FNA标本的术前临床信息及术后PTC风险分层结果；从术前临床信息中确定出预测性特征；获取基于ddPCR技术检测得到的各FNA标本的原始BRAFV600E突变丰度，基于预设的检测肿瘤纯度方式检测各FNA标本的肿瘤纯度，并将原始BRAFV600E突变丰度除以肿瘤纯度获得标准BRAFV600E突变丰度，以从各样本术前FNA标本中确定出训练术前FNA标本；将各训练术前FNA标本的预测性特征以及标准BRAFV600E突变丰度作为模型的输入特征、将各训练术前FNA标本的术后PTC风险分层结果作为输入特征的标签、并将术前PTC低风险或术前PTC中高风险作为模型的预测结果，基于XGBoost算法训练得到术前PTC风险预测模型。

本发明授权术前PTC风险预测模型的训练方法、预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种术前甲状腺乳头状癌PTC风险预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 根据预设样本筛选标准，获取样本术前细针穿刺抽吸FNA标本的术前临床信息及术后PTC风险分层结果； 从所述术前临床信息中确定出预测性特征；其中，所述预测性特征包括性别、年龄和超声特征，所述超声特征包括超声测量肿瘤直径、超声显示多灶性、超声评估膜外侵犯、超声结合血清指标提示桥本甲状腺炎；所述从所述术前临床信息中确定出预测性特征包括：将各所述样本术前FNA标本的术后PTC风险分层结果作为预测目标、将各所述样本术前FNA标本的术前临床信息作为候选特征，基于套索回归LASSO算法从所述候选特征中选择出所述预测性特征；其中，所述术后PTC风险分层结果包括术后PTC低风险、术后PTC中高风险； 获取基于微滴式数字聚合酶链反应ddPCR技术检测得到的各所述FNA标本的原始BRAFV600E突变丰度，基于预设的检测肿瘤纯度方式检测各所述FNA标本的肿瘤纯度，并将所述原始BRAFV600E突变丰度除以所述肿瘤纯度获得相应FNA标本的标准BRAFV600E突变丰度； 根据所述标准BRAFV600E突变丰度，从各所述样本术前FNA标本中确定出训练术前FNA标本； 将各所述训练术前FNA标本的预测性特征以及标准BRAFV600E突变丰度作为模型的输入特征、将各所述训练术前FNA标本的术后PTC风险分层结果作为相应输入特征的标签、并将术前PTC低风险或术前PTC中高风险作为模型的预测结果，基于极限梯度提升XGBoost算法训练得到术前PTC风险预测模型。

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杭州市第一人民医院(西湖大学附属杭州市第一人民医院)，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市上城区浣纱路261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”。