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龙图腾网获悉咸阳市中心医院申请的专利基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建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：CN120452673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510888359.5，技术领域涉及：G16H20/17；该发明授权基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法是由惠永岗;刘坤文;赵严琳;胡丁于设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗系统技术领域，具体公开了一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，包括以下步骤：S1：获取多源异构麻醉医疗数据；S2：构建多模态特征融合模块；S3：设计层级化深度神经网络架构，包含并行处理不同模态数据的子网络，以及融合多模态特征的全连接预测层；S4：采用动态风险轨迹预测机制，以滑动时间窗口方式连续输出并发症概率曲线，而非单一静态预测结果；S5：部署临床实时决策接口，将预测结果实时映射至麻醉监护设备告警系统。采用双向LSTM+1D‑CNN混合编码器与跨模态注意力机制，同步捕获生理信号的时序依赖与操作事件的时空特征，实现多源数据的深度语义融合，提升模型对并发症前驱特征的表征能力。

本发明授权基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取多源异构麻醉医疗数据，至少包含患者生理时序数据、麻醉操作记录、药物使用记录及术前评估文本； S2：构建多模态特征融合模块，通过嵌入层将离散操作事件转化为连续向量，通过时序卷积层提取生理信号局部特征，通过注意力机制加权关键时间片段； S3：设计层级化深度神经网络架构，包含并行处理不同模态数据的子网络，以及融合多模态特征的全连接预测层； S4：采用动态风险轨迹预测机制，以滑动时间窗口方式连续输出并发症概率曲线，而非单一静态预测结果； S5：部署临床实时决策接口，将预测结果实时映射至麻醉监护设备告警系统； 步骤S2中的多模态特征融合模块具体包括： 对生理时序数据采用双向LSTM+1D-CNN混合编码器，CNN层提取局部波形特征，LSTM层捕获长期依赖关系； 对麻醉操作事件采用时间感知嵌入层，将操作类型与发生时刻联合编码为时空向量； 通过跨模态注意力机制计算生理特征与操作事件的相关性权重，实现特征自适应融合，所述跨模态注意力机制满足： ； 其中，为生理特征对操作事件的依赖权重；为第个生理特征向量；为第个操作事件向量；为可训练的特征拼接矩阵；为可训练的权重向量；为计算特征向量和相关性的评分函数；为指数函数；为双曲正切激活函数；为特征向量和的拼接操作； 步骤S3中的层级化网络架构包含： 事件推理子网络：使用Transformer解码器建模麻醉操作序列的因果关系，预测潜在操作风险； 生理状态子网络：使用图卷积网络建模多生理参数间的生物关联性； 跨模态融合层：设计门控交叉网络，通过可学习门控机制控制信息流方向，所述门控交叉网络的门控机制定义为： ； 其中，为门控向量，用于控制信息流方向；为激活函数，将向量元素映射到[0,1]区间；为可训练的门控权重矩阵；为可训练的门控偏置向量；为事件推理子网络输出和生理状态子网络输出的拼接向量；为事件推理子网络的输出特征向量；为生理状态子网络的输出特征向量；为跨模态融合后的特征向量；为逐元素乘法运算符；为门控向量的补运算，逐元素取反； 步骤S4的动态风险轨迹预测具体实现为： 定义风险敏感型滑动窗口，窗口长度随患者当前风险等级动态调整，高风险状态下采用短窗口高频更新，所述风险敏感型滑动窗口长度动态调整为： ； 其中，为动态调整后的滑动窗口长度；为滑动窗口的最小长度，高风险状态下采用；为滑动窗口的最大长度，低风险状态下采用；为当前时刻的并发症风险预测概率；为高风险阈值，当超过该值时判定为高风险状态；为低风险阈值，当低于该值时判定为低风险状态；在输出层设计双分支预测头，主分支预测并发症概率曲线，辅助分支预测风险变化趋势导数；引入不确定性量化模块，通过蒙特卡罗生成预测结果的置信区间，所述不确定性量化模块输出置信区间：；其中，为蒙特卡罗Dropout采样结果的均值，代表预测概率的期望；为蒙特卡罗Dropout采样结果的标准差，代表预测的不确定性；为蒙特卡罗Dropout的采样次数；为第次蒙特卡罗Dropout采样的预测结果；为对次采样结果求和。

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