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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院申请的专利基于体重动态的营养状态转归预测模型构建方法与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：CN119833108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411830808.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于体重动态的营养状态转归预测模型构建方法与系统是由尹梁宇设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于体重动态的营养状态转归预测模型构建方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于体重动态的营养状态转归预测模型构建方法与系统，属于医疗信息化领域。该方法首先建立包含个体体重信息和营养状态数据的人群数据集，并进行数据预处理，包括计算体重丢失百分比和定义结局标签。随后，将数据集划分为训练集和测试集，并通过特征筛选从训练集中提取与营养状态转归相关的关键特征。基于筛选后的特征和训练集，构建多个机器学习分类器，并根据分类器的性能指标选择最佳模型。最后，利用最佳模型对测试集进行预测，并评估模型的性能。本发明利用体重动态信息，无需借助其他信息辅助，即可实现常见不良营养状态转归的高性能预测，具有较高的实用价值。

本发明授权基于体重动态的营养状态转归预测模型构建方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于体重动态的营养状态转归预测模型构建方法，其特征在于：包括： 建立人群数据集，所述人群数据集包括多个个体，每个个体包括多个时间点的体重信息以及对应时间点的营养状态； 样本数据预处理，包括计算体重丢失百分比，并定义结局标签，其中所述结局标签根据所述个体在所述多个时间点的营养状态变化情况确定；所述多个时间点的体重信息包括： 当前体重； 历史体重，包括多个时间点的历史体重数据； 划分训练集和测试集，将所述人群数据集划分为训练集和测试集； 建模特征筛选，从所述训练集中筛选出与所述结局标签相关的特征；所述结局标签包括： 营养状态转归实例，即所述个体在所述多个时间点的营养状态发生变化； 持续营养状态实例，即所述个体在所述多个时间点的营养状态保持不变； 构建多个机器学习分类器，基于所述筛选的特征和所述训练集构建多个机器学习分类器； 选择最佳模型，根据所述机器学习分类器的性能指标选择最佳模型； 性能评价与预测，利用所述最佳模型对所述测试集进行预测，并评估所述预测模型的性能。

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中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院，其通讯地址为：400037 重庆市沙坪坝区新桥正街83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”。

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