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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种检验结果评估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：CN119943352B 。

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：202510085987.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种检验结果评估系统是由何金凤;黄睿柏;柴方秀;袁佳祺;程实设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种检验结果评估系统在说明书摘要公布了：本发明公开了医学检验评估技术领域的一种检验结果评估系统，系统包括生理动态识别模块、临界状态解读模块、流程效率优化模块、健康趋势预测模块、检验准确性提升模块、结果解读优化模块、潜在病理挖掘模块、健康评估综合模块。本发明中，通过引入非线性动力学模型、模糊逻辑、机器学习算法等技术，显著提升了医学检验评估的深度和广度。首先，生理动态识别模块的应用使得时间序列数据的分析更为精确，能够揭示生理行为的微妙变化，从而提高了疾病早期识别的能力。模糊逻辑的引入在处理检验结果的不确定性和模糊性方面展现出更高的灵活性和精确度，尤其在边界值和临界状态的判断上，为医疗决策提供了更细腻的支持。

本发明授权一种检验结果评估系统在权利要求书中公布了：1.一种检验结果评估系统，其特征在于，所述系统包括： 生理动态识别模块对时间序列数据进行模拟，分析参数变化，生成生理动态诊断结果； 所述生理动态识别模块包括稳态分析子模块、周期性识别子模块、混沌状态判断子模块； 所述稳态分析子模块基于医学检验的时间序列数据，采用非线性动力学模型进行构建，使用Python的SciPy库中的integrate模块进行数值积分，参数包括时间步长和初始条件，模拟生理活动的动态性质，通过吸引子和分岔理论分析，使用Matplotlib库进行参数变化的图形化展示，辨识生理活动是否达到稳定状态，生成稳定状态特征分析结果； 所述周期性识别子模块基于稳定状态特征分析结果，再次应用傅里叶变换探测周期性波动，通过NumPy库的fft功能执行变换，设置参数包括采样率和数据量，在时间序列中找出重复模式或周期性波动，通过频谱分析选定生理活动的周期性属性，生成周期波动侦测结果； 所述混沌状态判断子模块基于周期波动侦测结果，采用李雅普诺夫指数评估混沌状态，使用Python的Nolds库计算李雅普诺夫指数，参数包括嵌入维数和数据序列，评估生理过程动态对初始条件的敏感性及其不可预测性，通过李雅普诺夫指数的计算结果，判定生理活动是否展现混沌特征，生成生理动态诊断结果； 临界状态解读模块基于所述生理动态诊断结果，对检验结果边界值进行分析，生成临界状态分析结果； 所述临界状态解读模块包括模糊逻辑分析子模块、风险评估子模块、临界状态判定子模块； 所述模糊逻辑分析子模块基于生理动态诊断结果，进行模糊逻辑分析，通过Python中的Scikit-Fuzzy库，定义输入变量的隶属度函数，隶属度函数根据医学数据的分布设定为高斯分布，并构建规则库，通过模糊推理引擎处理输入数据，将清晰的生理参数转换为模糊值，生成模糊逻辑分析结果； 所述风险评估子模块基于模糊逻辑分析结果，采用决策树算法，通过Scikit-Learn库中的DecisionTreeClassifier函数执行，决策树构建基于所述模糊值，设置最大深度为5层，规避过拟合，使用信息增益作为节点分裂准则，将模糊值转换为风险等级，依据模糊逻辑提供的模糊分类，对每种生理状态下的风险进行定量评估，生成患者个体的风险评估结果； 所述临界状态判定子模块基于患者个体的风险评估结果，使用PyKnow库构建专家规则引擎，将分散的风险等级综合为临界状态判定，并对患者的当前健康状态进行再次评估，生成临界状态分析结果； 流程效率优化模块基于所述临界状态分析结果，分析检验流程数据，调整资源分配，生成流程优化建议； 健康趋势预测模块基于所述流程优化建议，分析检验结果变化趋势，预测健康状态变化，生成趋势预测结果； 检验准确性提升模块基于所述趋势预测结果，分析检验结果的变异性，生成改进措施建议； 结果解读优化模块基于所述改进措施建议，整合特征提取和先验知识，对医学检验结果进行解读，生成细化的解读结果； 潜在病理挖掘模块基于所述细化的解读结果，分析医学检验结果，生成潜在病理分析结果； 健康评估综合模块基于所有前述结果，进行健康状况的评估和综合判断，生成综合健康评估结果； 所述生理动态诊断结果包括稳定性参数、周期性波动频率、混沌动态特征值，所述临界状态分析结果包括模糊逻辑判定等级、边界值敏感度指数、状态转变预警信号，所述流程优化建议包括关键设备调度优先级、检测步骤简化计划、紧急响应机制调整，所述趋势预测结果包括健康状态演变趋势图、异常健康指标列表、风险疾病预警标识，所述改进措施建议包括检验精度优化、数据处理算法更新、实验操作标准化流程，所述细化的解读结果包括关键生物标志物解析、疾病关联性评分、治疗响应潜力指标，所述潜在病理分析结果包括未显现病理状态信号、群体健康趋势偏差、预测性疾病分类图谱，所述综合健康评估结果包括个体健康综合评分、潜在健康风险等级和健康管理建议。

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