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龙图腾网获悉西安交通大学医学院第二附属医院申请的专利基于深度学习的肝胆患者风险预警方法及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：CN120544909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511030845.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于深度学习的肝胆患者风险预警方法及系统是由惠博;舒彦涛设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的肝胆患者风险预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及肝胆患者身体数据预测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的肝胆患者风险预警方法及系统。本发明根据每个维度身体数据在长期时间内的变化获得病变参数；根据肝癌患者人数、肝硬化患者在每个维度的病变参数分布获得维度影响程度；根据待分析患者与肝癌患者在每个维度的相似程度获得病变相似程度，结合维度影响程度与病变参数，获得待分析患者的预测参数。根据预测参数对待分析患者进行风险预测。本发明通过对长期肝硬化患者每个维度的身体数据进行分析，兼顾了判断过程的复杂性与各维度身体数据的关联性，从而能够准确对长期肝硬化患者的风险预警。

本发明授权基于深度学习的肝胆患者风险预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的肝胆患者风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：获取不同长期肝硬化患者在不同维度的每个采样时刻的身体数据；任选一位长期肝硬化患者的一个维度的身体数据作为参考患者的参考维度身体数据；根据参考维度身体数据在预设时间周期内的数据变化特征，获得参考患者在预设时间周期内参考维度的病变参数；统计所有长期肝硬化患者中转化为肝癌患者的人数；根据肝癌患者人数、不同长期肝硬化患者在参考维度的病变参数分布，获得参考维度对于肝癌患者人数转换的维度影响程度；获取待分析患者在预设时间周期内不同维度的病变参数；根据待分析患者与所有肝癌患者在每个维度的病变参数相似特征，获得待分析患者与所有肝癌患者之间的病变相似程度；根据每个维度对于肝癌患者人数转换的维度影响程度、待分析患者每个维度的病变参数以及所有长期肝硬化患者每个维度的病变参数，获得待分析患者的预测参数；根据所述预测参数对待分析患者进行风险预警；病变参数的获取方法包括：根据病变参数计算公式获取所述病变参数，所述病变参数计算公式如下所示：式中，表示参考患者在预设时间周期内参考维度的病变参数；表示采样时刻的序号；表示预设时间周期内采样时刻的数量；表示第个采样时刻的下一个采样时刻；表示第个采样时刻的身体数据与第个采样时刻的身体数据确定的直线的斜率；表示第个采样时刻的身体数据与第个采样时刻的身体数据确定的直线的斜率；表示取整函数；所述维度影响程度的获取方法包括：将所有长期肝硬化患者在预设时间周期内参考维度的病变参数按照从小到大的顺序进行排列，获得病变参数序列，将所述病变参数序列进行均分，获得预设数量个病变参数区间；根据长期肝硬化患者在每个病变参数区间的数量分布，每个病变参数区间的肝癌患者之数量，获得参考维度在每个病变参数区间的人数分布概率，以及参考维度在每个病变参数区间的肝癌患者分布概率；计算长期肝硬化患者转化为肝癌患者的边缘概率；根据维度影响程度计算公式获取所述维度影响程度，所述维度影响程度计算公式如下所示：式中，表示长期肝硬化患者的数量；表示病变参数区间的预设数量；表示参考维度对于肝癌患者人数转换的维度影响程度；表示长期肝硬化患者转化为肝癌患者的数量；表示每个病变参数区间内的长期肝硬化患者数量；表示参考维度在每个病变参数区间的肝癌患者分布概率；表示长期肝硬化患者转化为肝癌患者的边缘概率；表示参考维度在每个病变参数区间的人数分布概率；所述预测参数的获取方法包括：根据预测参数计算公式获取所述预测参数，所述预测参数计算公式如下所示：式中，表示待分析患者的预测参数；表示待分析患者身体数据的维度数量；表示第个维度对于肝癌患者人数转换的维度影响程度；表示所有维度对于肝癌患者人数转换的维度影响程度总和；表示待分析患者第个维度的病变参数；表示所有肝癌患者在第个维度的整体病变参数；表示待分析患者与所有肝癌患者之间的病变相似程度；表示反正切函数。

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西安交通大学医学院第二附属医院，其通讯地址为：710000 陕西省西安市西五路157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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