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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利基于时间序列的IgA肾病恶化预测分析报告生成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：CN115274110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210920204.1，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于时间序列的IgA肾病恶化预测分析报告生成系统是由段立新;刘丹蕾;魏凡越;李文设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间序列的IgA肾病恶化预测分析报告生成系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时间序列的IgA肾病恶化预测分析报告生成系统，该系统包含数据采集模块、数据预处理模块、基于时间序列的IgA肾病恶化预测模型和诊疗报告生成模块；数据采集模块采集患者样本数据，数据预处理模块对患者样本数据进行剔除，基于时间序列的IgA肾病恶化预测模型得到预测结果，诊疗报告生成模块输出情况分析报告。本发明将传统IgA肾病检查中的时间序列规律利用起来，使检查效果更准确，运用人工智能算法自动比较分析，提高预测效率；通过不同历史阶段的患者病情分析，有助于医生掌握疾病发展规律，有利于治疗与预后。

本发明授权基于时间序列的IgA肾病恶化预测分析报告生成系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时间序列的IgA肾病恶化预测分析报告生成系统，其特征在于，该系统包含以下模块：数据采集模块、数据预处理模块、基于时间序列的IgA肾病恶化预测模型和诊疗报告生成模块； 其中，所述数据采集模块用于在随访中采集患者样本对应的恶化标签； 所述随访，指通过对IgA肾病患者定期复查，来跟着了解患者的IgA肾病病情发展以及恶化情况； 所述数据预处理模块用于对患者对应的恶化标签剔除有数据缺失的样本，最终得到可用于后续基于时间序列的IgA肾病恶化预测模型的患者样本对应的恶化标签，作为后续基于时间序列的IgA肾病恶化预测模型的标签； 所述恶化标签用于表征IgA肾病是否恶化，即是否达到终末期肾病或肾小球滤过率eGFR下降大于50％，其中，终末期肾病指eGFR＜15mlmin1.73m2或开始进行肾脏替代治疗的时间持续3个月以上； 所述基于时间序列的IgA肾病恶化预测模型，通过观察IgA肾病恶化的时间规律，利用对IgA肾病恶化概率的历史观察情况，利用时间序列算法预测IgA肾病恶化概率，具体地，ti,i＝1,…,T表示某患者样本一共进行了T次随访，在第i次随访时的时间戳； 该患者样本的IgA肾病患病概率的时间序列表示为X＝[X1,X2,…,XT]＝[t1,Y1,t2,Y2,…,tT,YT]；在第i次随访时，该患者样本的患病概率为Yi；那么，最终的预测的IgA肾病恶化概率为FT+1； 下面基于两种时间序列方法，预测IgA肾病恶化概率； 4.1简单平均法 根据患者已有的T期随访观察值，通过简单平均法来预测下一期T+1的数值，设时间序列已有的T期观察值为[Y1,Y2,…,YT]，则T+1期的预测值为： 到了T+1期后，有了第T+1期的实际值YT+1，第T+1期的预测误差为et+1＝YT+1-FT+1，而第T+2期的预测值为： 4.2移动平均法 移动平均法是通过对时间序列逐期递移，求得平均数作为预测值的一种预测方法，有简单移动平均法，简单移动平均法将最近k期数据加以平均，作为下一期的预测值；设移动平均间隔为k,1kT，则T期的移动平均值为： 该值是根据时间序列对患者IgA肾病恶化概率的预测结果，通过时间序列，描述出时间序列的变化形态或趋势，并用来预测第T+1期的简单移动平均预测值为： 第T+2期的简单移动平均预测值为： 将两种时间序列方法的预测结果进行算术平均作为所述基于时间序列的IgA肾病恶化预测模型预测的结果； 所述诊疗报告生成模块输出对给定的待测试的青少年患者的肾病恶化情况分析报告，报告包含采集到的待测试的青少年患者的数据和经过基于时间序列的IgA肾病恶化预测模型得到的预测结果，并将该情况分析报告上传到基于时间序列的IgA肾病恶化预测分析报告生成系统平台，患者可在终端进行查询。

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