重庆医科大学石子辛获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆医科大学申请的专利一种非计划性再入院风险预测方法及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：CN119541858B 。
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：202411616621.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种非计划性再入院风险预测方法及系统是由石子辛;王浩林设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种非计划性再入院风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种非计划性再入院的疾病风险预测方法及系统。该方法通过构建动态分类器选择框架；设定代表医学诊断的二元变量作为规则集，将规则集作为提取规则从数据集中提取到若干数据子集；基于数据子集对若干个基础分类器训练，得到分类器池；定义能力区域以及能力区域内衡量分类器池中各基础分类器能力的标准，即元特征；在能力区域内使用基础分类器提取数据集中的元特征；将元特征作为训练动态分类器选择框架中元分类器的训练集对元分类器进行训练；使用元分类器计算分类器池中各基础分类器的能力分数；选择具有最高能力分数的基础分类器作为分类器集成池；将待预测样本于训练后的动态分类器选择框架中进行预测。本方法有较高的预测准确性。
本发明授权一种非计划性再入院风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种非计划性再入院的疾病风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取疾病数据集； 基于DES框架构建动态选择分类器，该动态选择分类器包括若干个基础分类器以及元分类器，基于所述数据集对该动态选择分类器进行训练： 设定若干可解释的代表医学诊断的二元变量作为规则集，将所述规则集作为提取规则从数据集中提取到若干数据子集； 基于所述数据子集对所述基础分类器进行训练，得到分类器池； 定义能力区域以及能力区域内衡量分类器池中各基础分类器能力的标准，所述标准之一包括所述二元变量，将所述标准作为元特征； 在能力区域内使用所述基础分类器提取数据集中的元特征； 将所述元特征作为训练所述元分类器的训练集对元分类器进行训练； 使用元分类器计算预测每组数据时分类器池中各基础分类器的能力分数； 选择具有最高能力分数的基础分类器作为预测对应数据的最佳分类器； 将最佳分类器的预测结果作为最终预测结果。
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