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龙图腾网获悉西安医学院第一附属医院申请的专利基于机器学习的神经内科认知障碍预测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：CN120072317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510514735.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于机器学习的神经内科认知障碍预测方法及系统是由刘娟;折潇;贺晓瑜;王晓萌设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的神经内科认知障碍预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的神经内科认知障碍预测方法及系统，包括：统一不同生物标志物的监测数据和对认知障碍MoCA评分进行归一化处理，通过拟合生物标志物数据修正值和认知障碍评分的修正值，基于生物标志物监测数据拟合曲线和MoCA评分拟合曲线，本发明精确计算了生物标志物对认知障碍的反映程度，进而评估了患者发生认知障碍的风险，能够有效避免一些对患者认知障碍反映程度较低的生物标志物数据影响导致的认知障碍预测结果不准确的问题。

本发明授权基于机器学习的神经内科认知障碍预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的神经内科认知障碍预测系统，其特征在于，包括： 采集模块，所述采集模块采集患者代谢物中的生物标志物数据，对患者进行认知障碍MoCA评分； 统一模块，所述统一模块对患者的不同生物标志物监测数据进行统一，获取不同的生物标志物数据修正值； 归一化处理模块，所述归一化处理模块对认知障碍评分数据进行归一化处理，获得认知障碍MoCA评分的修正值； 拟合模块，所述拟合模块分别对不同的生物标志物数据修正值和认知障碍评分的修正值进行拟合，获取生物标志物监测数据拟合曲线和认知障碍MoCA评分的拟合曲线；具体为： 以时间为横轴，监测数据为纵轴，利用最小二乘法分别对认知障碍评分数据修正值和不同的生物标志物数据修正值进行拟合，获得拟合曲线； 计算模块，所述计算模块基于患者的生物标志物监测数据拟合曲线和认知障碍MoCA评分的拟合曲线，计算每一患者的生物标志物对其认知障碍情况的反映程度；具体为： 对生物标志物监测数据拟合曲线和认知障碍MoCA评分的拟合曲线分别按照其横坐标均匀划分为若干段；并在拟合曲线段上均匀标记若干个数据点，作为分析该拟合曲线段变化趋势的代表点； 计算生物标志物拟合曲线段中每一代表点对应斜率与认知评分拟合曲线对应代表点的斜率一致性，获取该生物标志物与认知障碍情况的相关性；具体为： ； 其中，表示第u种生物标志物的第t段拟合曲线与认知评分的相关性，表示第t段拟合曲线上代表点个数，表示第u种生物标志物的第t段拟合曲线上第i个代表点位置的斜率，表示认知评分的第t段拟合曲线上第i个代表点位置的斜率；由于当认知障碍上升时，生物标志物可能会升高也可能会降低，即可能正相关也可能负相关，表示两个曲线相同位置斜率的绝对值之间的差值绝对值，当该差值绝对值越小，则说明两个曲线在此处越接近，说明相关性越高；表示该绝对值越大，生物标志物与认知评分变化幅度越一致，说明相关性越高；用以保证；用以确定该生物标志物数据与认知评分是正相关还是负相关；该值为正值时，表示正相关，否则为负相关； 基于生物标志物的每段拟合曲线的整体变化趋势和每段拟合曲线中相邻代表点之间的斜率差，计算每段生物标志物拟合曲线受到其他因素干扰的可能性；具体为： ； ；其中，表示第u种生物标志物的第t个拟合曲线段受到其他因素干扰的可能性，表示第t个拟合曲线段中的代表点个数，表示第u种生物标志物的第t段拟合曲线上第i个代表点位置的斜率，表示第t段拟合曲线中相邻代表点之间的斜率差，该差值越大说明该拟合曲线段中同一变化趋势持续时间越短，即越有可能是受到了其他因素的干扰；表示第u种生物标志物的第t段拟合曲线的整体变化趋势，表示第t段拟合曲线与和其相邻的拟合曲线段之间整体变化趋势的差异值，该差异值越大越有可能受到其他因素的干扰；表示第u种生物标志物的第t段拟合曲线上最后一个代表点对应的生物标志物数据值，表示第u种生物标志物的第t段拟合曲线上第一个代表点对应的生物标志物数据值； 根据生物标志物每段拟合曲线与认知评分拟合曲线的相关性和其受到干扰的可能性，获取该生物标志物与认知评分的相关程度； 获取模块，所述获取模块基于患者生物标志物数据与其标准值的偏离值和该生物标志物对认知障碍反映程度，获取患者发生认知障碍的风险程度。

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医学院第一附属医院，其通讯地址为：710000 陕西省西安市西郊沣镐西路48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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