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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于ICU病历数据的院内死亡风险预测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：CN115831377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202210774604.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于ICU病历数据的院内死亡风险预测方法是由王建新;邹梦洁;匡湖林;安莹设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ICU病历数据的院内死亡风险预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ICU病历数据的院内死亡风险预测方法，包括获取ICU患者的历史病历数据集并处理得到训练集序列、验证集序列和测试集序列；构建院内死亡风险预测初步模型并进行训练、验证和测试，得到院内死亡风险预测模型；获取待预测目标的病历数据并输入到院内死亡风险预测模型得到待预测目标的院内死亡风险预测结果。本发明提供的这种基于ICU病历数据的院内死亡风险预测方法，通过对动态的临床时间序列与静态的人口学统计数据进行建模，生成用于预测的最终患者表征；本发明方法从局部和全局角度提取临床时间序列的时序信息，并有效结合时序信息和静态数据；因此本发明方法的可靠性高、精确性好且实用性好。

本发明授权基于ICU病历数据的院内死亡风险预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ICU病历数据的院内死亡风险预测方法，包括如下步骤： S1.获取ICU患者的历史病历数据集； S2.对步骤S1获取的病历数据集进行处理，得到训练集序列、验证集序列和测试集序列； S3.基于时序表征学习模块和基于门控机制的多视图表征融合模块，构建院内死亡风险预测初步模型；具体包括如下步骤： A.将得到的训练集序列输入到局部时序表征学习模块，从而得到上下文表征； B.将步骤A得到的上下文表征输入到全局时序表征学习模块，从而得到综合表征； C.采用基于门控机制的多视图表征融合模块对步骤B得到的综合表征进行时间步上的聚合，并与步骤A得到的结果进行融合得到目标表征向量； D.将步骤C得到的目标表征向量输入到分类器进行预测，得到最终的死亡预测风险结果； S4.采用步骤S2得到的训练集序列对步骤S3得到的院内死亡风险预测初步模型进行训练，并采用验证集序列和测试集序列进行验证和测试，得到院内死亡风险预测模型； S5.获取待预测目标的病历数据，并输入到步骤S4得到的院内死亡风险预测模型，得到待预测目标的院内死亡风险预测结果。

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中南大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932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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