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龙图腾网获悉大湾区大学(筹)申请的专利疾病分类模型的训练方法、装置和疾病分类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：CN119811632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411833321.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权疾病分类模型的训练方法、装置和疾病分类系统是由郑旭彬;杜智华;陈麒亦设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本疾病分类模型的训练方法、装置和疾病分类系统在说明书摘要公布了：本申请公开了疾病分类模型的训练方法、装置和疾病分类系统，应用于数据处理技术领域，方法包括：获取目标疾病基因数据和与目标疾病相关联的转录组数据集；对转录组数据集进行分类处理，得到发现集、训练集和测试集；根据发现集和目标疾病基因数据，得到多个与目标疾病相关联的目标基因对特征；根据多个目标基因对特征对训练集和测试集进行处理，得到处理后的训练集和处理后的测试集；根据处理后的训练集和处理后的测试集采用机器学习的方法进行模型训练与测试，得到疾病分类模型。在分类系统中，根据疾病分类模型对与目标疾病相关联的待测样本的转录组数据进行分类处理，得到关于待测样本的类别。本申请提高疾病分类模型的训练精度和训练效率。

本发明授权疾病分类模型的训练方法、装置和疾病分类系统在权利要求书中公布了：1.一种疾病分类模型的训练方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取目标疾病基因数据和与目标疾病相关联的转录组数据集；其中，所述转录组数据集包括若干个初始样本的转录组数据和类别； 对所述转录组数据集进行分类处理，得到发现集、训练集和测试集； 根据所述发现集和所述目标疾病基因数据，得到多个与所述目标疾病相关联的目标基因对特征； 根据多个所述目标基因对特征对所述训练集和所述测试集进行处理，得到处理后的所述训练集和处理后的所述测试集； 根据处理后的所述训练集和处理后的所述测试集采用机器学习的方法进行模型训练与测试，得到疾病分类模型，所述疾病分类模型用于识别关于与所述目标疾病相关联的样本的类别； 其中，所述根据所述发现集和所述目标疾病基因数据，得到多个与所述目标疾病相关联的目标基因对特征，包括： 根据所述发现集中各发现样本的转录组数据、所述训练集中各训练样本的转录组数据和所述目标疾病基因数据，得到多个与所述目标疾病相关联的目标基因数据； 根据多个所述目标基因数据和所述发现集中各发现样本的转录组数据，得到所述发现集的基因表达矩阵；其中，所述发现集的基因表达矩阵为二阶矩阵，在所述发现集的基因表达矩阵中，行表示所述目标基因数据，列表示所述发现样本，元素的值为所述目标基因数据在所述发现样本的基因表达量； 根据所述发现集的基因表达矩阵，得到所述发现集的基因对矩阵；其中，所述发现集的基因对矩阵为二阶矩阵，在所述发现集的基因对矩阵中，行表示发现集基因对，列表示所述发现样本，元素的值为所述发现集基因对在所述发现样本的数值；所述发现集基因对包括两个所述目标基因数据，所述发现集基因对在所述发现样本的数值包括第一预设值、第二预设值或者第三预设值中的任一项； 对所述发现集的基因对矩阵中各所述发现集基因对进行筛选处理，得到多个与所述目标疾病相关联的目标基因对特征； 其中，所述根据所述发现集的基因表达矩阵，得到所述发现集的基因对矩阵，包括： 根据发现集的基因表达矩阵将各发现样本内的每两个目标基因数据进行穷尽比较，引入韦尔齐检验的适应性差值来捕捉不同基因之间的差异变化，并对不同基因之间的差异变化进行自适应量化，从而得到多个发现集基因对以及各发现集基因对在各发现样本的数值。

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大湾区大学(筹)，其通讯地址为：523808 广东省东莞市松山湖园区学府路3号A5栋19层；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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