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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心申请的专利一种大环内酯类无反应性肺炎支原体肺炎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：CN120809258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511229949.3，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权一种大环内酯类无反应性肺炎支原体肺炎预测模型及其构建方法是由陈健德;周建平;殷勇;崔玉霞设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大环内酯类无反应性肺炎支原体肺炎预测模型及其构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大环内酯类无反应性肺炎支原体肺炎预测模型及构建方法，属于人工智能技术领域。旨在解决临床上大环内酯类无反应性肺炎支原体肺炎MUMPP识别滞后的问题。该方法包括：构建标准化数据集；对数据进行预处理，包括采用链式方程多重插补法处理缺失值，并基于临床意义或ROC曲线将连续变量转换为分类变量；采用随机森林及神经网络模型进行训练，并结合递归特征消除法筛选最优特征子集，通过网格搜索算法优化模型超参数；最后，从区分度、校准度和临床有效性多维度对模型进行评估。本发明通过系统化的建模流程，构建的预测模型准确性高，能够实现MUMPP的早期预警，为临床及时调整治疗策略、防止病情恶化赢得时间。

本发明授权一种大环内酯类无反应性肺炎支原体肺炎预测模型及其构建方法在权利要求书中公布了：1.一种大环内酯类无反应性肺炎支原体肺炎预测模型的构建方法，其特征在于，包括： S1：获取肺炎支原体肺炎患者的临床数据，筛选预测变量，构建原始数据集； S2：对所述原始数据集进行预处理，包括对缺失数据进行插补处理、对连续变量进行分类转换、对分类变量进行编码处理，得到标准化数据集； 缺失数据插补处理采用链式方程多重插补法； 所述连续变量的分类转换包括：对于具有临床公认阈值的连续变量，基于临床阈值直接转换为分类变量；对于无明确临床阈值的连续变量，通过受试者工作特征曲线分析确定最佳切点值，基于所述最佳切点值转换为分类变量； 所述通过受试者工作特征曲线分析确定最佳切点值包括：以大环内酯类无反应性肺炎支原体肺炎为结局变量，计算连续变量每个可能取值对应的约登指数，选取使约登指数最大的值作为最佳切点值；其中，约登指数=敏感性+特异性-1； S3：基于所述标准化数据集，采用机器学习算法构建预测模型，并通过特征选择和参数优化获得最优预测模型； 所述机器学习算法包括集成学习算法和或深度学习算法；所述特征选择采用递归特征消除法，通过交叉验证评估不同特征子集的性能，确定最优特征子集；所述参数优化采用网格搜索算法，对模型的超参数进行系统性寻优； 所述集成学习算法为随机森林算法，所述深度学习算法为前馈神经网络算法；所述随机森林算法的超参数包括树的数量、最大深度和节点分裂所需最小样本数；所述前馈神经网络算法包括输入层、至少一个隐藏层和输出层，其中隐藏层采用ReLU激活函数，输出层采用Sigmoid激活函数； S4：对所述最优预测模型进行性能评估，得到大环内酯类无反应性肺炎支原体肺炎预测模型。

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