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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于多标签不平衡数据分类的疾病预测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：CN119626546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411711726.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于多标签不平衡数据分类的疾病预测方法是由苏祖强;吴旗;于洪;胡峰;王国胤设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多标签不平衡数据分类的疾病预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于疾病预测技术领域，具体涉及一种基于多标签不平衡数据分类的疾病预测方法；该方法包括：获取带多种标签的医疗数据并对其进行预处理，得到预处理好的医疗数据；将医疗数据划分为各标签下的跨边界样本、自边界样本和内部样本；计算每种标签下的各跨边界样本的权重；将每种标签下的医疗数据依次输入到分类器链结合xgboost算法的基分类器中进行多标签分类，得到每种标签下的疾病预测结果；根据疾病预测结果和跨边界样本的权重计算改进非对称损失，根据改进非对称损失调整模型参数，得到训练好的疾病预测模型；使用训练好的疾病预测模型进行疾病预测；本发明在处理多标签不平衡数据时具有良好的性能，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种基于多标签不平衡数据分类的疾病预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多标签不平衡数据分类的疾病预测方法，其特征在于，包括：获取待预测的医疗数据并对其进行预处理，将预处理后的医疗数据输入到训练好的疾病预测模型中进行处理，得到疾病预测结果； 疾病预测模型的训练过程包括： S1：获取带多种标签的医疗数据并对其进行预处理，得到预处理好的医疗数据； S2：将医疗数据划分为各标签下的跨边界样本、自边界样本和内部样本； S3：计算每种标签下的各跨边界样本的权重； S4：将每种标签下的医疗数据依次输入到分类器链结合xgboost算法的基分类器中进行多标签分类，得到每种标签下的疾病预测结果； S5：根据疾病预测结果和跨边界样本的权重计算改进非对称损失，根据改进非对称损失调整模型参数，得到训练好的疾病预测模型；计算改进非对称损失的公式为： ； 其中，表示改进非对称损失，表示各跨边界样本中正样本的改进非对称损失，表示各跨边界样本中负样本的改进非对称损失，表示分类概率，表示调整正样本权重的参数，表示调整负样本权重的参数，和均为人为设定，因为正样本很少，为了强调正样本，通常设置＞，表示跨边界样本的权重，表示缩放参数，表示筛选后的分类概率，表示其他样本中正样本的改进非对称损失，表示其他样本中负样本的改进非对称损失。

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