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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京积水潭医院;北京大学申请的专利手术部位感染预警方法、装置、终端及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：CN121350850B 。

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：202511896188.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权手术部位感染预警方法、装置、终端及存储介质是由单娇;包小源;金梦;李红;任燕;刘爽设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本手术部位感染预警方法、装置、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及医疗技术领域，公开了一种手术部位感染预警方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：获取目标患者的围手术期电子病历数据，电子病历数据包括结构化临床指标和非结构化文本记录；对结构化临床指标进行标准化处理，以生成第一类特征变量，并对非结构化文本记录进行自然语言处理，获得至少一个与手术部位感染相关的医学实体，并基于各个医学实体的上下文语义信息生成第二类特征变量；将第一类特征变量与第二类特征变量融合，形成候选特征矩阵；将候选特征矩阵输入至预训练的风险预测模型，以输出目标患者发生手术部位感染的风险结果；其中，风险预测模型包括多个基学习器、元学习器和动态选择层。

本发明授权手术部位感染预警方法、装置、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种手术部位感染预警方法，其特征在于，包括： 获取目标患者的围手术期电子病历数据，所述电子病历数据包括结构化临床指标和非结构化文本记录； 对所述结构化临床指标进行标准化处理，以生成第一类特征变量，并对所述非结构化文本记录进行自然语言处理，获得至少一个与手术部位感染相关的医学实体，并基于各个所述医学实体的上下文语义信息生成第二类特征变量； 将所述第一类特征变量与所述第二类特征变量融合，形成候选特征矩阵； 将所述候选特征矩阵输入至预训练的风险预测模型，以输出所述目标患者发生手术部位感染的风险结果；其中，所述风险预测模型包括多个基学习器、元学习器和动态选择层，所述动态选择层被配置为基于输入样本的预测置信度在所述元学习器输出与在验证阶段基于综合评估指标确定的性能最优的单一基学习器输出之间进行加权融合，以生成最终风险评估结果； 所述风险预测模型的训练过程包括：根据带有已知感染状态标签的历史患者数据构建训练样本集；对所述训练样本集执行按患者分组的分层交叉验证，以确保同一患者的数据在同一训练子集或同一验证子集中；在每轮交叉验证中，通过所述训练子集训练所有基学习器，并基于对应的验证子集获取各个所述基学习器的概率预测值；其中，在每轮交叉验证中，对各个所述基学习器的概率预测值进行校准处理；将所有轮次中各个基学习器的所述概率预测值进行拼接，以形成元特征矩阵；基于所述元特征矩阵对所述元学习器进行训练，以获得所述风险预测模型的初步风险结果； 所述元学习器为深度神经网络，在训练时，所述元学习器的输入特征除所述元特征矩阵外，还包括反映预测不确定性的辅助特征；其中，所述辅助特征包括各基础学习器预测概率的标准差、预测熵、模型间分歧度中的至少一项。

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首都医科大学附属北京积水潭医院;北京大学，其通讯地址为：100035 北京市西城区新街口东街31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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