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龙图腾网获悉中国疾病预防控制中心传染病预防控制所申请的专利一种基于5种标记物的感染病原体类型检测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：CN120526862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511020965.1，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权一种基于5种标记物的感染病原体类型检测系统是由陈小萍;郑皓;张必科;吴媛;董玉君;梁赜隐设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于5种标记物的感染病原体类型检测系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于5种标记物的感染病原体类型检测系统，所述5种标记物包括：GSDMD、p‑MLKL、IL‑6、PCT、CRP，所述系统包括以下模块：1检测模型：检测样本的GSDMD、p‑MLKL、IL‑6、PCT、CRP含量；2分析模块：基于随机森林算法、神经网络算法对数据进行分析，构建诊断细菌感染模型；3诊断模块：基于机器学习算法模型对待诊断样本进行细菌感染的判定。本发明提供的系统诊断准确率达到0.909，诊断的灵敏度、特异度，阳性预测值以及阴性预测值分别为：0.95、0.85、0.90、0.92。

本发明授权一种基于5种标记物的感染病原体类型检测系统在权利要求书中公布了：1.一种非诊断目的的基于5种标记物的病原体感染类型检测系统，其特征在于，所述5种标记物包括：GSDMD、p-MLKL、IL-6、PCT、CRP，所述系统包括以下模块： 1训练数据集输入模块，所述模块用于输入样本数据，构建训练数据集，所述训练数据集中每个样本数据包含GSDMD、p-MLKL、IL-6、PCT和CRP的检测数值的5个输入特征以及该样本的细菌感染和非细菌感染的二分类诊断标签； 2训练模块，所述模块用于对训练数据集输入模块构建的训练数据集通过机器学习法进行训练，建立基于GSDMD、p-MLKL、IL-6、PCT和CRP的检测数值的5个输入特征的细菌感染和非细菌感染的二分类预测模型； 3预测模块，基于训练模块获得的预测模型对输入的待检测样本的GSDMD、p-MLKL、IL-6、PCT和CRP的检测数值的5个输入特征做出细菌感染或非细菌感染的二分类诊断标签的预测; 其中，所述训练模块中所述的机器学习法采用随机森林分类模型进行，所述随机森林分类模型由100棵决策树组成基学习器，每棵决策树均通过自助采样法，从训练数据集中随机采样生成训练数据子集，并在每次节点分裂时，从全部特征中随机选择2个特征进行最优分裂，节点最小分裂样本数设置为2，各决策树独立训练；并且，自动调整各类别权重以平衡各类别在模型训练过程中的影响力；通过多数投票法预测二分类诊断标签；以及， 在所述预测模块中，对输入的待检测样本的GSDMD、p-MLKL、IL-6、PCT和CRP的检测数值的5个输入特征，采用与训练模块一致的多数投票法预测待检测样本的二分类诊断标签。

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