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龙图腾网获悉四川鑫玺达科技有限公司申请的专利针对消化道肿瘤的数据处理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：CN119811661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411850249.1，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权针对消化道肿瘤的数据处理方法及系统是由梁华;宋立业;刘霞;郑春华设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对消化道肿瘤的数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了针对消化道肿瘤的数据处理方法及系统，涉及医疗信息处理技术领域，通过从多个数据源采集患者的关键生理参数和肿瘤特征，形成患者的肿瘤标识数据组P，并通过标准化预处理和特征向量整合，保证数据的一致性和可计算性。利用机器学习方法构建的疾病进展预测模型，将患者的特征向量X作为输入，能够高效地预测患者的疾病进展波动概率指数Progress。进一步，结合修正系数算法和设定的修正波动阈值Cthe，能够动态修正患者的初始病历中提取的恢复期内容，获取修正后的修正恢复期Tad，并通过反馈与迭代优化，不断验证和更新修正生存期的计算公式，最终达到提高预测精度和适应患者个体差异的效果。

本发明授权针对消化道肿瘤的数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.针对消化道肿瘤的数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、从患者的电子健康记录源、影像学检查记录源、血液化验记录源和基因组学检测记录源中采集获取，组成患者肿瘤标识数据组P； S2、对患者肿瘤标识数据组P进行数据预处理，包括标准化预处理，再对处理后的患者肿瘤标识数据组P进行整合，获取特征向量X； S3、通过使用机器学习方法构建疾病进展预测模型，并将特征向量X作为疾病进展预测模型的输入特征，通过进行训练，获取对患者预测的疾病进展波动概率指数Progress； 所述S3包括S31和S32； S31、通过使用机器学习方法构建疾病进展预测模型，并将特征向量X作为疾病进展预测模型的输入特征进行训练，获取加权线性组合z，同步使用Sigmoid函数对加权线性组合z进行转化，获取预测患者的疾病进展波动概率指数Progress； 所述疾病进展波动概率指数Progress通过以下计算公式获取： z＝a1*Ac+a2*Se+a3*Wc+a4*Hc+a5*BPc+a6*GMe+a7*TSc+β； 式中，z表示加权线性组合，e表示Sigmoid函数，具体用于将疾病进展波动概率指数Progress映射0至1的范围内，a1、a2、a3、a4、a5、a6和a7分别表示处理年龄Ac、分类变量性别Se、处理体重Wc、处理身高Hc、处理血压BPc、二进制基因是否突变GMe和处理肿瘤大小TSc的权重系数，β表示偏置项，且a1+a2+a3+a4+a5+a6+a7＝1，具体数值由用户设定； S32、对疾病进展预测模型使用监督学习算法寻找最优的权重系数和偏置项β，包括使用交叉熵损失函数进行衡量预测与实际值的差异，获取交叉熵损失函数的总损失，再使用梯度下降算法逐步调整权重系数和偏置项β，进行最小化总损失，来迭代优化构建的疾病进展预测模型； S4、根据获取的疾病进展波动概率指数Progress代入修正系数算法公式中进行计算，获取修正系数Cm，并与预设的修正运行波动阈值Cthe进行对比，获取修正触发结果，并根据修正触发结果进行修正患者的初始病历中提取的恢复期内容，获取修正后的修正恢复期Tad； 所述S4包括S41和S42； S41、根据获取的疾病进展波动概率指数Progress代入修正系数算法公式中进行计算，获取修正系数Cm； 所述修正系数Cm通过以下计算公式获取： 式中，B表示指数幂，γ表示年龄A对修正系数Cm的影响系数，c1、c2和c3表示对修正系数Cm的影响系数，c4表示体重W对修正系数Cm的非线性影响系数，exp表示指数函数，SZ表示身体质量指数，具体通过计算公式获取，W表示体重，H表示身高； S42、通过修正系数Cm与预设的修正运行波动阈值Cthe进行对比，获取修正触发结果，并根据修正触发结果进行修正患者的初始病历中提取的恢复期内容，获取初始恢复期Tinit，通过结合修正系数Cm获取修正后的修正恢复期Tad； 所述修正触发结果通过以下对比方式获取： 当修正系数Cm＜修正运行波动阈值Cthe时，获取修正触发结果为不触发结果； 当修正系数Cm≥修正运行波动阈值Cthe时，获取修正触发结果为触发结果； 所述修正恢复期Tad通过Tad＝Tinit*1+Cm计算公式获取； S5、根据修正恢复期Tad进行反馈和迭代优化，包括验证和更新修正恢复期Tad。

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