河北医科大学第二医院卜晖获国家专利权
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龙图腾网获悉河北医科大学第二医院申请的专利肺腺癌来源脑膜癌病预后预测方法、装置、电子设备及存储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：CN120148652B 。
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：202510303665.8，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权肺腺癌来源脑膜癌病预后预测方法、装置、电子设备及存储介质是由卜晖;白凯旋设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本肺腺癌来源脑膜癌病预后预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了肺腺癌来源脑膜癌病预后预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于智能预测方法领域，所述方法包括：获取肺腺癌来源脑膜癌病患者脑脊液样本的遗传信息；对所述遗传信息进行特征提取，得到遗传特征及其含量数据，所述遗传特征为IL‑6和或TNF‑α；基于所述遗传特征的含量数据进行分类预测，得到所述样本是预后良好还是预后不良样本的分类结果，本发明实现了更精准的肺腺癌来源脑膜癌病预后预测效果，为后续的临床诊断和治疗提供了依据。
本发明授权肺腺癌来源脑膜癌病预后预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于IL-6和或TNF-α的肺腺癌来源脑膜癌病预后预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取肺腺癌来源脑膜癌病患者脑脊液样本的遗传信息； 对所述遗传信息进行特征提取，得到遗传特征及其含量数据，所述遗传特征为IL-6和或TNF-α； 基于所述遗传特征的含量数据进行分类预测，得到所述样本是预后良好还是预后不良样本的分类结果； 所述分类结果是基于预测模型得到的，所述预测模型的构建方法包括： 获取训练集脑脊液样本中所述遗传特征的含量数据和脑脊液样本对应的临床特征，所述临床特征为是预后良好或预后不良，提取训练集中所述遗传特征的含量数据输入机器学习模型中构建预测模型，得到构建好的预测模型及阈值； 若所述IL-6的含量高于阈值和或TNF-α的含量低于阈值，得到所述样本是预后良好样本的分类结果； 若所述IL-6的含量低于阈值和或TNF-α的含量高于阈值，得到所述样本是预后不良样本的分类结果。
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