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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于人工智能方法的胃癌免疫治疗预评估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：CN119920455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411705216.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于人工智能方法的胃癌免疫治疗预评估方法是由郭延芝;蓝昊;吴艳玲设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能方法的胃癌免疫治疗预评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能方法的胃癌免疫治疗预评估方法，涉及胃癌免疫治疗疗效的计算预测领域，包括以下步骤：S100：分析接受免疫治疗的胃癌患者数据，构建免疫特征数据集；S200：编写Python程序，基于PPI‑RWR算法和随机基因扰动算法对特征进行筛选；S300：使用基于扩散模型的数据增强算法对样本进行扩增；S400：使用六种机器学习算法对步骤S300得到的标准化数据进行建模预测,通过十折交叉验证和网格寻参找到每个模型的最优参数；S500：每种机器学习算法在最优超参数下执行十折交叉验证，比较选择出最优的机器学习模型，构建最终模型；S600：构建外部测试集对步骤S400得到的模型进行验证。

本发明授权一种基于人工智能方法的胃癌免疫治疗预评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的胃癌免疫治疗疗效预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S100：分析接受免疫治疗的胃癌患者数据，构建免疫特征数据集； S200：编写Python程序，基于蛋白互作重启随机游走PPI-RWR算法和随机基因扰动算法对特征进行筛选；所述随机基因扰动算法通过打乱基因的表达值，并与原始表达数据进行对比，计算基因的重要性分数，确定基因在免疫治疗中的影响程度； S300：使用基于生成式深度扩散模型结合主动学习的数据增强算法对样本进行扩增； S400：使用六种机器学习算法对步骤S300得到的标准化数据进行建模预测,通过十折交叉验证和网格寻参找到每个模型的最优参数； S500：每种机器学习算法在最优超参数下执行十折交叉验证，比较选择出最优的机器学习模型，构建最终模型； S600：构建外部测试集对步骤S500得到的模型进行验证； 所述步骤S300具体包括： 步骤S310、使用步骤S200得到的数据集D0构建免疫治疗疗效预测的代理模型C0； 步骤S320、运行扩散模型进行数据增强，得到X个增强样本，构成主动学习所需样本池U0； 步骤S330、利用步骤S310得到的代理模型对步骤S320得到的样本池进行预测并计算每个待挑选样本的期望提升值EI，对每个待挑选样本的期望提升值降序排序，选取排名前50的样本添加到原始数据集D0中构成增强数据集D1,此时样本池U1还剩X-50个待挑选样本； 步骤S340、利用步骤S330中的增强数据集D1重新训练得到更新的代理模型C1，使用代理模型C1对样本池U1进行预测并计算期望提升值EI，降序排序后选取排名前50的样本添加到数据集D1中构成增强数据集D2,此时样本池U2还剩X-100个待挑选样本； 步骤S350、利用步骤S340中的增强数据集D2重新训练得到更新的代理模型C2，并对样本池U2进行预测并计算期望提升值EI，降序排序后选取排名前50的样本添加到数据集D2中构成增强数据集D3,此时样本池U3还剩X-150个待挑选样本； 步骤S360、利用步骤S330中的增强数据集D3重新训练得到更新的代理模型C3并对样本池U3进行预测并计算期望提升值EI，降序排序后选取排名前50的样本添加到数据集D3中构成增强数据集D4,此时样本池U4还剩X-200个待挑选样本。

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