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龙图腾网获悉广东省人民医院申请的专利有创机械通气的停止策略生成方法、系统和存储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：CN114913963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210421747.9，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权有创机械通气的停止策略生成方法、系统和存储介质是由陈炫卉;刘广建;李欣;梁会营;陈秀娟;黄帅;李惠先;李伟峰设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本有创机械通气的停止策略生成方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种有创机械通气的停止策略生成方法、系统和存储介质，可广泛应用于医疗数据处理技术领域。本发明方法通过符合第二预设条件第一时间序列平均数据来确定病人亚型类型和每个所述亚型类型的特征，并通过符合第三预设条件的第二时间序列数据动态预测下一时段的病人状态转移情况，然后根据病人亚型类型和每个所述亚型类型的特征构建马尔可夫决策模型，以病人状态转移情况作为马尔可夫决策模型的输入数据，来预测得到每种亚型的最优停止策略，从而可以为医护人员提供有创机械通气的撤机参考，提高多源异质的重症患者撤机决策的准确度。

本发明授权有创机械通气的停止策略生成方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种有创机械通气的停止策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取符合第一预设要求的有创机械通气病人数据； 从所述病人数据中获取符合第二预设条件的病人数据组成第一时间序列平均数据； 根据所述第一时间序列平均数据确定病人亚型类型和每个所述亚型类型的特征； 从所述病人数据获取符合第三预设条件的病人数据组成第二时间序列数据； 根据所述第二时间序列数据动态预测下一时段的病人状态转移情况； 根据所述病人亚型类型和每个所述亚型类型的特征构建马尔可夫决策模型； 将所述病人状态转移情况输入所述马尔可夫决策模型，预测得到每种亚型的最优停止策略； 其中，所述有创机械通气病人数据包括病人进行有创通气的时间点、病人的人口学特征、病人基本特征、实验室指标、评分、呼吸参数和结局指标； 所述病人基本特征包括心率、呼吸率、血氧饱和度、血压和体温；所述实验室指标包括血尿氮素、肌酸酐、血小板、红细胞、红细胞比容、白细胞、血红蛋白、血糖、氯、钾、钠、钙、pH值、碳酸氢盐、血氧分压和血二氧化碳分压；所述评分包括格拉斯哥昏迷评分；所述呼吸参数包括潮气量、呼吸末正压、吸氧浓度；所述结局指标包括ICU死亡率、住院死亡率、入ICU时长、住院时长、进行有创机械通气的时长、入院到入ICU时长、入ICU到开始通气的时长和撤呼吸机成功率； 所述获取符合第一预设要求的有创机械通气病人数据，包括： 获取若干个有创通气病人数据； 从所述若干个有创通气病人数据中提取有创通气时长大于等于第一预设时长、病人年龄大于等于第一预设年龄且撤机时间大于死亡时间的病人数据组成第一数据集； 从所述第一数据集内获取属于第一次进行有创机械通气的病人数据组成第二数据集； 对所述第二数据集内的病人数据进行分类； 在获取到第二数据集后，通过判断第二数据集内的病人数据与第一预设撤机状态和第二预设撤机状态的关系；所述第一预设撤机状态为病人在呼吸机撤离内24小时内不需要重新开始有创通气；所述第二预设撤机状态为病人在呼吸机撤离后24小时内需要重新开始有创通气或死亡； 所述第三预设条件的病人数据包括重症患者从开始有创机械通气到停止的各指标的时间序列数据； 所述根据所述病人亚型类型和每个所述亚型类型的特征构建马尔可夫决策模型，包括： 根据所述病人亚型类型和每个所述亚型类型的特征构建马尔可夫决策模型，所述马尔可夫决策模型包括状态、动作、回报和概率转移；所述状态具体为病人的状态，包括呼吸率、心率、pH值、呼吸末正压、吸入氧浓度以及血氧浓度； 根据异策略的Q学习方法对所述马尔可夫决策模型进行训练； 所述从所述病人数据中获取符合第二预设条件的病人数据组成第一时间序列平均数据，包括： 提取所述病人数据属于开始通气后24小时的病人数据，并计算所述属于开始通气后24小时的病人数据中每项指标的平均值。

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广东省人民医院，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区中山二路106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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