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龙图腾网获悉长春中医药大学申请的专利基于人工智能的儿童肺炎病程动态预测方法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：CN121641466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610163640.7，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于人工智能的儿童肺炎病程动态预测方法是由陈雷;师雨晴;郝巍;王泽玉设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的儿童肺炎病程动态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的儿童肺炎病程动态预测方法，涉及医疗信息技术领域，包括S1、根据患儿当前病情以及呼吸机基础通气参数确定一段满足安全条件的微扰测试时间窗口，在该时间窗口内由呼吸机按照预设微扰通气控制序列执行有创通气并保持整体氧合和通气水平稳定，同时以高时间分辨率连续采集呼吸机输出的气道压力波形、气流波形、呼出容积曲线，本发明将呼吸机微扰通气测试、小气道数字孪生建模以及基于损伤势能阈值的病程情景仿真有机结合，在重症腺病毒肺炎患儿有创通气早期构建个体化不可逆小气道重塑风险场，从而实现感染后闭塞性细支气管炎的超前预测与分层随访。

本发明授权基于人工智能的儿童肺炎病程动态预测方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的儿童肺炎病程动态预测方法，其特征在于：包括： S1、根据患儿当前病情以及呼吸机基础通气参数确定一段满足安全条件的微扰测试时间窗口，在该时间窗口内由呼吸机按照预设微扰通气控制序列执行有创通气并保持整体氧合和通气水平稳定，同时以高时间分辨率连续采集呼吸机输出的气道压力波形、气流波形、呼出容积曲线、呼出气体中炎症相关指标时间序列以及同步的胸壁肺音信号和生命体征数据，形成时间同步的多模态原始数据序列； S2、将患儿肺部抽象为多个具有顺应性参数、气道关闭阈值压力参数、重新开放滞后压力参数以及炎症重塑易感度参数的小气道肺泡单元，通过建立描述各小气道单元之间连接关系和输导特性的数学模型，将多模态原始数据中反映肺力学响应的时间序列作为观测输出，通过数值优化迭代求解各小气道单元参数，使模型输出与观测输出在微扰测试时间窗口内达到预设拟合精度，从而得到患儿个体化的小气道数字孪生模型； S3、在小气道数字孪生模型基础上定义每个小气道单元在给定时间点的瞬时损伤功率表达形式，综合局部应力水平、局部炎症负荷以及小气道炎症重塑易感度参数对瞬时损伤功率的影响，对预设病程时间区间内各时间点的瞬时损伤功率进行积分叠加得到全肺累积损伤势能，同时根据患儿个体化小气道参数结构与临床先验知识确定与不可逆小气道重塑相对应的个体化损伤阈值； S4、结合重症腺病毒肺炎规范化治疗路径，构建包含不同抗炎治疗强度随时间变化模式、不同机械通气参数调整路径以及不同感染控制效果路径的病程情景集合，将各病程情景对应的治疗强度时间函数、通气应力时间函数以及炎症源强度时间函数输入所述小气道数字孪生模型，在预设随访时间区间内计算各病程情景对应的全肺累积损伤势能； S5、根据各病程情景下的全肺累积损伤势能与个体化损伤阈值之间的关系，估计当前治疗路径下感染后闭塞性细支气管炎发生的概率分级，同时分析在其他可行治疗路径下累积损伤势能的变化趋势，构建表示治疗路径与感染后闭塞性细支气管炎风险关系的风险场图谱，将风险场图谱映射为不同风险等级对应的随访频率、影像和功能评估时间点以及干预强度建议并输出给临床决策端。

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