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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于粒计算的新发心肌梗死分级分类预测方法及装置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：CN119884956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510066212.8，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于粒计算的新发心肌梗死分级分类预测方法及装置是由彭绍亮;赵雄君;许力文;刘文娟;何沛祺;谭四君设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于粒计算的新发心肌梗死分级分类预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于粒计算的新发心肌梗死分级分类预测方法及装置，该方法从真实临床数据中建立新发心肌梗死患者样本；通过xgboost模型对若干临床特征分别进行单特征建模分析，获得AUROC值，并保留若干第一临床特征；通过若干树模型对若干临床特征进行建模，输出每个树模型的特征重要度得分，并保留若干第二临床特征；将第一临床特征和第二临床特征进行交集处理，获得目标临床特征；构建集成模型并进行训练；输出训练好的集成模型的特征重要度得分，并对排在前面设定个数的临床特征进行重新建模分析，输出新建模型的特征重要度得分，并根据其筛选出最重要临床特征；通过内外部数据对新建模型进行验证。本发明能够减少收集数据的成本，提高模型的鲁棒性。

本发明授权基于粒计算的新发心肌梗死分级分类预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于粒计算的新发心肌梗死分级分类预测方法，其特征在于，包括： 从真实临床数据中，收集获得若干患者的基本信息和实验室检查数据；对收集的所述患者的基本信息和所述实验室检查数据进行筛选，建立新发心肌梗死患者样本队列； 通过xgboost模型对若干临床特征分别进行单特征建模分析，获得每个所述临床特征的AUROC值；根据所述AUROC值，按照第一选取策略选取保留若干第一临床特征； 通过若干树模型对若干所述临床特征进行建模，分别输出每个所述树模型的特征重要度得分；根据所述特征重要度得分，按照第二选取策略选取保留若干第二临床特征； 将若干所述第一临床特征和若干所述第二临床特征进行交集处理，获得若干目标临床特征； 基于自动机器学习框架AutoGluon构建集成模型；通过所述目标临床特征对所述集成模型进行训练，获得训练好的集成模型； 通过所述训练好的集成模型对所述目标临床特征进行分析，输出所述训练好的集成模型的特征重要度得分；根据集成模型的特征重要度得分对所述目标临床特征进行排序，并对排在前面设定个数的临床特征进行重新建模分析，输出新建模型的特征重要度得分；当所述新建模型的特征重要度得分与所述集成模型的特征重要度得分达到设定要求时，筛选出最重要临床特征； 通过内外部数据对所述新建模型进行验证，评估所述新建模型的鲁棒性以及所述最重要临床特征的有效性。

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