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龙图腾网获悉江苏卫生健康职业学院申请的专利一种预测高血糖相关卵巢癌发病风险模型的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：CN120148861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510275284.3，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种预测高血糖相关卵巢癌发病风险模型的构建方法是由周静;黎敏;李惠设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种预测高血糖相关卵巢癌发病风险模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗信息处理技术领域，具体涉及一种预测高血糖相关卵巢癌发病风险模型的构建方法，包括：对患者每次体检时的血糖值进行孤立分析并结合血糖值的局部趋势特征，计算患者在每次体检时的血糖异常度，分析患者的血糖值与整体趋势信息之间的差异，并结合患者的血糖异常度，从而进行血糖异常情况评估；利用血糖值与肿瘤标志物浓度之间在不同时期下的关联关系，并结合患者在每次体检时血糖异常情况的评估结果，计算患者每次体检时血糖值的预测可信度，从而对血糖值数据进行数据清洗以进一步预测患者的高血糖相关卵巢癌发病风险。本发明有效提高了对高血糖相关卵巢癌发病风险的预测准确性。

本发明授权一种预测高血糖相关卵巢癌发病风险模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种预测高血糖相关卵巢癌发病风险模型的构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取患者的血糖值数据和肿瘤标志物浓度数据； 基于血糖值数据对患者每次体检时的血糖值进行孤立分析，并结合每次体检时血糖值的局部趋势特征，计算患者在每次体检时的血糖异常度；从患者的血糖值数据中提取血糖值变化的整体趋势信息，分析患者的血糖值与整体趋势信息之间的差异，并结合患者的血糖异常度，从而对患者在每次体检时的血糖异常情况进行评估； 利用血糖值与肿瘤标志物浓度之间在不同时期下的关联关系，并结合患者在每次体检时的血糖异常情况的评估结果，计算患者每次体检时血糖值的预测可信度，从而利用血糖值的预测可信度对血糖值数据进行数据清洗，利用数据清洗后的血糖值数据预测患者的高血糖相关卵巢癌发病风险； 所述利用血糖值与肿瘤标志物浓度之间在不同时期下的关联关系，并结合患者在每次体检时的血糖异常情况的评估结果，计算患者每次体检时血糖值的预测可信度，包括的具体方法为： 按照患者的高血糖相关卵巢癌的病理周期，将采集的血糖值数据和肿瘤标志物浓度数据分别进行时期划分，得到若干个时期，获取血糖值数据与任意肿瘤标志物浓度数据之间在任意一个相同时期下的皮尔逊相关系数； 基于血糖值与肿瘤标志物浓度之间在相同时期下的皮尔逊相关系数，以及体检时的血糖异常量，获取患者每次体检时血糖值的预测可信度； 所述利用血糖值的预测可信度对血糖值数据进行数据清洗，利用数据清洗后的血糖值数据预测患者的高血糖相关卵巢癌发病风险，包括的具体方法为： 将血糖值数据中预测可信度低于预设的可信度阈值的血糖值进行删除，并通过线性插值的方式将删除后的血糖值进行插值补充，得到可信血糖序列； 通过ARIMA模型对可信血糖序列进行数据预测，得到预测血糖序列，对预测血糖序列进行倒序遍历，根据预测血糖序列中血糖值的大小得到若干个高血糖对应血糖值，将倒序遍历过程中由若干连续的高血糖对应血糖值所形成的序列段，记为高血糖序列段，根据高血糖序列段中血糖值的数量、血糖值的数值水平以及变化率，得到风险率； 所述风险率的具体计算方法为： ; 其中，φ为风险率，a为高血糖序列段中血糖值的数量，l为高血糖序列段中血糖值的数值水平，k为高血糖序列段中血糖值的变化率，e为自然常数，sigmoid 为sigmoid归一化函数。

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