买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉扬州大学附属医院(扬州市第一人民医院)申请的专利一种基于机器学习模型的心血管疾病风险评估方法和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：CN120299716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510448188.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于机器学习模型的心血管疾病风险评估方法和系统是由马吉春;丁冬;许洁;金星设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习模型的心血管疾病风险评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习模型的心血管疾病风险评估方法和系统，通过运用机器学习模型聚焦心力衰竭风险预测，精准区分健康与心血管疾病人群，突出对心力衰竭及其他常见心血管病的鉴别，深挖诊断性疾病指征，为心血管诊疗辟新路。层次化运用与血细胞、血脂、血糖密切关联的特征，借助多种机器学习模型构建预测模型，为后续深入探究筑牢基石。本发明充分运用诊断性疾病指征和多个机器学习模型，充分的运用不同机器学习模型的预测结果及其差异化特点，实现高效精准的5分类风险评估。

本发明授权一种基于机器学习模型的心血管疾病风险评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习模型的心血管疾病风险评估方法，其特征在于，所述方法包含： 步骤S1：构建I种机器学习模型作为预测模型，选取N个用户特征用于作为备选输入特征； 步骤S2：从备选输入特征中选取N1个用户特征作为预测模型的第一输入特征； 步骤S3：基于样本的N1个用户特征对预测模型进行训练和验证，并设置评估参数评估预测模型； 步骤S4：基于评估参数构建与每2个分类关联的辨别序列；所述辨别序列中包含预测模型标识，根据预测模型对该2个分类之间进行区分的辨识能力大小进行排序； 步骤S5：获得针对待评估用户的N1个用户特征的对应于I个预测模型的I个分类结果Ri＝ri,k；其中：ri,k是第i预测模型分类结果的第k个元素；确定I个分类结果中每一个的最大元素值maxri,k所指向的分类，若I个预测模型的分类结果中元素最大值均指向同一分类，则将I个分类结果的均值作为评估结果；若大于等于PER1的M1个预测模型指向相同的分类k1，确定未指向相同分类的预测模型的分类结果中元素最大值所指向的分类，称为分类k2，获取分类组k1，k2所对应的辨识序列，基于辨识序列进行辨识，将辨识结果作为评估结果；其中：PER1是预设百分比数； 所述基于辨识序列进行辨识，具体为：此时M1个预测结果最大元素值指向相同的分类k1，将辨识序列中排序最后的I-M1预测模型的分类结果删除；若未删除的所有分类结果指向相同分类，则将未删除的所有分类结果的均值作为评估结果；否则，设置I＝M1并返回步骤S5。

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扬州大学附属医院(扬州市第一人民医院)，其通讯地址为：225000 江苏省扬州市邗江中路368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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。