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龙图腾网获悉四川省医学科学院·四川省人民医院申请的专利一种脑血管疾病风险评估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：CN121366735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511937498.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种脑血管疾病风险评估方法是由曹德乾设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑血管疾病风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑血管疾病风险评估方法，涉及风险预测技术领域，方法包括确定目标人群，采集含人口学信息、生化指标信息、生活方式信息及目标风险类型专属数据的第一多维度数据；对其预处理得第二多维度数据，采用类别型特征提升算法筛选关键特征变量；构建与目标风险匹配的机器学习模型，经训练后输出风险评估结果或解析变量风险关联关系；结合人群特征或变量依赖关系优化模型输出，通过决策曲线分析、ROC曲线及混淆矩阵验证效能；最终整合结果生成含风险等级与关键影响因素的评估报告。本发明通过多维度数据采集、场景化模型构建及双维度验证，使评估更贴合临床需求，可为脑血管疾病风险防控提供有效指导。

本发明授权一种脑血管疾病风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种脑血管疾病风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，确定脑血管疾病风险评估的目标人群，采集该目标人群的第一多维度数据；所述第一多维度数据至少包括人口学信息、生化指标信息及生活方式信息，还包括与目标风险类型匹配的专属数据；所述人口学信息包括年龄、性别；所述生化指标信息包括低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、甘油三酯-葡萄糖指数、载脂蛋白A与载脂蛋白B的比值、体质量指数；所述生活方式信息包括吸烟状态； S2，对所述第一多维度数据进行预处理，得到第二多维度数据；所述预处理包括剔除关键指标缺失比例超标的样本，还包括与目标风险类型匹配的专属预处理操作；采用类别型特征提升算法对第二多维度数据进行特征重要性分析，筛选出与目标风险评估直接相关的关键特征变量； S3，将所述关键特征变量作为输入，构建基于机器学习的脑血管疾病风险评估模型；所述脑血管疾病风险评估模型的类型与目标风险类型匹配，采用训练集对模型进行训练，所述脑血管疾病风险评估模型用于输出风险评估结果或解析变量与目标风险关联关系； 基于机器学习的脑血管疾病风险评估模型是指以机器学习算法为核心构建的、用于评估脑血管疾病风险的模型，模型类型与目标风险类型匹配是指根据目标风险的特性选择对应模型；训练集是指从第二多维度数据中划分的用于模型训练的数据子集，需覆盖不同风险水平的评估对象；风险评估结果是指模型输出的量化风险信息，变量与目标风险关联关系是指模型解析出的关键特征变量如何影响目标风险的逻辑； 若目标风险为脑血管疾病复发风险，则构建极致梯度提升主模型+贝叶斯网络辅助模型的组合模型，极致梯度提升主模型用于量化风险概率，贝叶斯网络辅助模型用于解析变量关联关系； 若目标风险为脑血管疾病干预响应未达预设效果的风险，则构建贝叶斯网络模型；构建贝叶斯网络模型通过有向无环图呈现变量依赖关系； S4，基于所述变量与目标风险关联关系，结合评估对象的人群特征或变量依赖关系对模型输出结果进行优化调整；采用验证集对优化后的模型进行效能验证，通过决策曲线分析验证临床效用，通过受试者工作特征曲线及混淆矩阵验证预测准确性，得到验证结果； S5，基于所述验证结果，整合风险评估结果、关键特征变量与目标风险的关联关系，生成包含风险等级及关键影响因素的脑血管疾病风险评估报告。

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四川省医学科学院·四川省人民医院，其通讯地址为：610000 四川省成都市青羊区一环路西2段32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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