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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利一种IgA肾病预测模型及其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：CN119993548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510481335.8，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种IgA肾病预测模型及其构建方法是由杨晓霞;于艳;贾卿设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种IgA肾病预测模型及其构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种IgA肾病预测模型及其构建方法，涉及医疗技术领域，通过构建特征集，度量肾脏系膜区是否处于病理增强状态，从而对IgA肾病的潜在风险进行评估。接着，基于S1中的度量结果，分析病变的隐匿风险，通过计算隐匿进展因子，进一步评估患者是否具有较高的疾病进展风险。隐匿进展因子的计算帮助识别轻症患者中的高风险个体。若隐匿进展因子超过设定阈值，系统会自动触发预测机制，为后续的治疗策略提供指导。在此基础上，通过患者的历史体检数据与预测模型的训练，进一步输出IgA综合预测值，并生成风险等级，这一过程实现了从历史数据到当前体检结果的综合分析，确保预测结果的精准性。

本发明授权一种IgA肾病预测模型及其构建方法在权利要求书中公布了：1.一种IgA肾病预测数据处理系统，其特征在于，包括以下模块： 数据处理模块：通过体检获取的待检测患者的相关症状情况进行预处理，获取特征集，基于特征集，度量沉积是否处于病理增强状态，并通过待检测患者在历史时段的体检结果，获取历史数据； 隐匿风险分析模块：基于数据处理模块中的度量结果，再次分析待检测患者的病变隐匿风险，以计算获取隐匿进展因子LPI，若隐匿进展因子LPI超过设定阈值，则启动预测模型进行计算，并结合数据处理模块内容，训练预测模型； 预测模块：预先收集待检测患者在历史时段的体检结果，以获取历史数据，并结合待检测患者此次体检的沉积响应系数RSD及隐匿进展因子LPI，以获取输入特征集；从预测模型的输出端输出表征IgA肾病风险的综合预测值IGX； 可逆风险评估模块：基于所述综合预测值IGX，计算用于评估病情改善潜力的可逆风险评估因子RVI； 所述数据处理模块的具体执行逻辑包括： S13：基于特征集，并经过无量纲处理后，以度量沉积是否处于病理增强状态，计算获取待检测患者此次体检的沉积响应系数RSD，其具体计算获取方式如下： ； 其中，URR表示尿红细胞形态均质指数，PRF表示蛋白尿波动频率，IGD表示血清Gd-IgA1浓度密度值，MES表示系膜沉积灰度识别因子，e表示为欧拉数，数值约为2.71828； S14：通过调取所述历史数据中最后一次的体检结果，以获取所述历史数据中最后一次的体检结果中的沉积响应系数，并将所述历史数据中最后一次的体检结果中的沉积响应系数与待检测患者此次体检的沉积响应系数RSD进行数值比较，若待检测患者此次体检的沉积响应系数RSD超过所述历史数据中最后一次的体检结果中的沉积响应系数时，则判断当前待检测患者处于病理增强状态，此时将发出疾病潜伏分析指令；若待检测患者此次体检的沉积响应系数RSD未超过所述历史数据中最后一次的体检结果中的沉积响应系数时，则判断当前待检测患者未处于病理增强状态； 所述隐匿风险分析模块的具体执行逻辑包括： S21：通过将历史数据划分为训练集及验证集，以对预测模型进行训练，并通过衡量训练稳定性的异常波动程度，以对预测模型进行验证，并在接收到疾病潜伏分析指令后，再次分析待检测患者的病变隐匿风险，以获取待检测患者此次体检的隐匿进展因子LPI，其具体通过以下公式获取： ； 其中，是为了提升沉积强度对进展的权重作用，是将红细胞异常行为进行非线性放大，同时保证值域有限； 获取输入特征集，通过将输入特征集输入至卷积神经网络模型中，经训练，将训练后的卷积神经网络模型作为预测模型，以从预测模型的输出端输出IgA综合预测值IGX，所述综合预测值IGX按照以下公式计算获取： ； 其中，，为Sigmoid激活函数，用于概率归一化，其中，x在本公式中指的是，表示输入特征集中所有沉积响应系数的均值，表示输入特征集中所有隐匿进展因子的均值，及分别表示输入特征集中所有沉积响应系数的均值及输入特征集中所有隐匿进展因子的均值的权重。

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