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龙图腾网获悉南方医科大学南方医院申请的专利痛风复发预测方法、系统、设备及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：CN119446536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411828128.7，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权痛风复发预测方法、系统、设备及介质是由李娟;李孟;章辉;刘佳妮;钟斐;谢单宁;林瑞丰;陈世贤;朱俊卿;肖飞;林文霞;陈晓玲;陈奕昕设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本痛风复发预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种痛风复发预测方法、系统、设备及介质，包括从多中心数据集的电子健康记录系统获取痛风共病患者住院期间的临床数据；根据标准化、最小最大归一化及Yeo‑Johnson变换方法对临床数据进行处理，以获取候选临床特征应用多种特征选择器对提取的候选临床特征进行筛选，以筛选出与痛风共病复发风险高度相关的临床特征；应用多种分类器构建痛风复发预测候选痛风复发预测模型；筛选痛风复发预测候选模型以获取痛风复发预测模型；获取患者的临床特征；根据患者的临床特征及痛风复发预测模型预测患者的通风复发风险，能够准确筛选出与痛风共病复发风险高度相关的临床特征，并构建出高效的预测模型，从而为临床医生提供可靠的辅助决策支持。

本发明授权痛风复发预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种痛风复发预测方法，应用于住院期间的痛风共病患者的痛风复发预测，其特征在于，所述痛风复发预测方法包括： 从多中心数据集的电子健康记录系统获取痛风共病患者住院期间的临床数据，所述临床数据包括所述痛风共病患者的基本信息、病史、实验室检验结果、诊疗过程、药物使用情况、住院时长及出院后的随访数据； 获取所述临床数据中的变量； 根据标准化、最小最大归一化及Yeo-Johnson变换方法对所述临床数据进行处理，并排除所述变量中缺失值高于阈值的变量，以获取候选临床特征，所述候选临床特征用于预测痛风共病复发风险； 根据迭代插补法、均值插补法、中值插补法及KNN插补法对所述候选临床特征中的缺失值进行插补； 根据标准化、最小最大归一化及Yeo-Johnson变换对所述候选临床特征进行共线性转换，以提高痛风复发预测模型的稳定性； 应用多种特征选择器对提取的所述候选临床特征进行筛选，以筛选出与痛风共病复发风险高度相关的临床特征； 应用多种分类器构建痛风复发预测候选痛风复发预测模型； 筛选所述痛风复发预测候选模型以获取痛风复发预测模型，获取内部训练集以及内部验证集；根据所述内部训练集以及所述内部验证集获取所述痛风复发预测候选模型的受试者工作特征曲线下面积；根据所述受试者工作特征曲线下面积对所述痛风复发预测候选模型进行初筛，以获取初筛结果；根据DeLong检验对所述初筛结果进行二次筛选，以获取二次筛选结果；获取外部验证集以及前瞻性验证集；根据所述外部验证集以及前瞻性验证集验证所述二次筛选结果中的所述痛风复发预测候选模型，以获取所述痛风复发预测模型；所述痛风复发预测模型为根据最小最大缩放和特征选择的迭代插补方法与梯度增强构建的模型； 获取患者的临床特征，所述临床特征包括：住院天数、糖皮质激素、尿酸、痛风石、中性粒细胞、嗜碱性粒细胞百分比、纤维蛋白原、血小板压积、C-反应蛋白、中风、D-二聚体、碳酸氢钠、凝血酶原时间、淋巴细胞百分比、全身免疫与炎症指数、活化部分凝血活酶时间、全免疫炎症值、利尿剂、体重变化及白蛋白与球蛋白比值； 根据所述患者的临床特征及所述痛风复发预测模型预测患者的痛风复发风险。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南方医科大学南方医院，其通讯地址为：510515 广东省广州市大道北1838号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。