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龙图腾网恭喜中山大学附属第七医院(深圳)申请的专利一种通过混合效应模型预测疾病下降率的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：CN118919060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411093611.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种通过混合效应模型预测疾病下降率的方法是由黄广宇;王开发设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通过混合效应模型预测疾病下降率的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种通过混合效应模型预测疾病下降率的方法，属于医学数据分析领域。一种通过混合效应模型预测疾病下降率的方法，包括以下步骤：S1、输入患者的基本信息和时序检测数据；S2、计算患者每个检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率；S3、建立组轨迹模型，使用条件概率公式计算患者属于不同异质性潜在类别组的概率，判断患者最可能属于的异质性潜在类别组；S4、建立时间效应预测模型，利用患者的HBsAg水平下降率数据，预测患者未来的HBsAg水平下降趋势；S5、将时间效应预测模型和组轨迹模型耦合，提高患者未来的HBsAg水平下降率的预测精度。通过将时间应预测模型和组轨迹模型相结合以预测下降率，考虑患者的个体差异和时间的动态变化，提高了预测精度。

本发明授权一种通过混合效应模型预测疾病下降率的方法在权利要求书中公布了：1.一种通过混合效应模型预测疾病下降率的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入患者的基本信息和时序检测数据；S2、基于患者的时序检测数据，计算患者每个检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率；S3、建立组轨迹模型，使用条件概率公式计算患者属于不同异质性潜在类别组的概率，判断患者最可能属于的异质性潜在类别组；S4、建立时间效应预测模型，利用患者的HBsAg水平下降率数据，预测患者未来的HBsAg水平下降趋势；S5、将时间效应预测模型和组轨迹模型耦合，提高患者未来的HBsAg水平下降率的预测精度；所述步骤S3中，对患者i，其检测时间点为wi,0,wi,1,wi,2,…,wi,t，其中，wi,0表示入院诊疗时刻，记为0周，wi,1表示入院诊疗后第一个检测时刻周数，wi,2表示入院治疗后第二个检测时刻周数，wi,t表示患者i在入院后第t个检测时刻周数，wi,0,wi,1,wi,2,…,wi,t不一定为连续正整数；各检测时刻周的HBsAg水平相对基线的实际下降率为由下式计算而得： 其中，表示基线HBsAg水平，表示第t个检测时刻周时的HBsAg水平，表示患者i在第t个检测时刻周的HBsAg水平相对基线的下降率；根据 计算得到该患者i在分属不同的异质性潜在类别组时，各检测时刻周的HBsAg水平相对基线的预测下降率，记为和记T＝count{wi,1,wi,2,…,wi,t}，表示除基线检测时间外的检测时间点数目，由条件概率公式： 计算得到患者i分属不同的异质性潜在类别组的概率值，其中σ1＝0.17052475、σ2＝0.28058448、σ3＝0.30667541，yi,t表示患者i在第t个检测时刻时HBsAg水平相对基线的下降率，为患者i在第t个检测周时属于轨迹组j的HBsAg水平相对基线的预测下降率，Φx为标准正态累积分布函数，其计算公式为比较由条件概率公式计算得到的三个条件概率值Pj|Yi,j＝1,2,3，其中，患者i属于最大条件概率值对应的异质性潜在类别组；所述步骤S4中，利用患者i第0周至第24周的HBsAg水平下降率数据，以初诊时刻0周为基线周，患者不同检测周的HBsAg水平相对基线下降率的时间效应预测模型为： 其中，表示时间效应预测模型下，患者i在入院后第t个检测时刻周数的HBsAg水平相对基线下降率；为该患者的基线周数；为患者i参与预测的周数，即wi,t周之前患者i的最临近检测周数；为患者i在第周的HBsAg水平相对基线的实际下降率；令表示预测的时间间隔周数；表示不同预测时间间隔的时间效应截距；x1,i表示性别，男性表示为1，女性表示为0；x2,i表示患者年龄，x3,i表示患者BMI值，表示患者i的基线HBsAg水平，表示患者i的基线ALT水平；x6,i表示患者i的基线HBeAg水平，如果基线HBeAg检测值大于1，则x6,i＝1，表示为HBeAg阳性，否则x6,i＝0，表示为HBeAg阴性；x7,i表示患者i的基线HBVDNA水平，如果基线HBVDNA检测值大于检测限，则x7,i＝1，表示其为病毒血症，否则x7,i＝0，表示为非病毒血症；当拟预测的周数不超过24周时，即wi,t≤24，取基线周数直接利用时间效应预测模型预测HBsAg水平相对基线的下降率；时间效应截距的最大周数仅为24周，当拟预测的周数超过24周时，即wi,t＞24，利用时间窗口滑动的方式对时间效应预测模型进行校正；除基线周外，时间效应预测模型构建时所用数据的时间窗口长度为24周，将时间窗口长度设置为24周；当拟预测的周数wi,t＞24时，保持时间窗口长度为24周并按步长1周从初诊时刻开始对该时间窗口进行滑动，直到滑动后的时间窗口刚好包含拟预测的周数wi,t；此时，对滑动后的时间窗口重新设立基线周，即以周为滑动后的时间窗口的基线周；由此，继续利用时间效应预测模型预测第wi,t周HBsAg水平相对基线的下降率；利用患者第0周至第24周的HBsAg水平下降率数据，以初诊时刻0周为基线周，将时间效应预测模型和组轨迹模型进行耦合，构建了如下基于组轨迹模型的HBsAg水平相对基线下降率的时间加组双效应预测模型： 其中，表示时间加组双效应预测模型下，患者i在入院后第t个检测时刻周数的HBsAg水平相对基线下降率；为该患者的基线周数；为该患者参与预测的周数，即wi,t周之前该患者的最临近检测周数；为该患者在第个时刻周的HBsAg相对基线的实际下降率；为预测的时间间隔周数；表示该患者在wi,t周时预测为第j潜在类别组时的时间效应截距，j＝1,2,3；x1,i表示性别，男性表示为1，女性表示为0；x2,i表示患者年龄，x3,i表示患者BMI值，表示患者i的基线HBsAg水平，表示患者i的基线ALT水平；x6,i表示患者i的基线HBeAg水平，如果基线HBeAg检测值大于1，则x6,i＝1，表示为HBeAg阳性，否则x6,i＝0，表示为HBeAg阴性；x7,i表示患者i的基线HBVDNA水平，如果基线HBVDNA检测值大于检测限，则x7,i＝1，表示为病毒血症，否则x7,i＝0，表示为非病毒血症；所述步骤S5中，当拟预测的周数不超过24周时，有以下步骤：S51、确定基线周数，选择初始诊疗或研究的起始周作为基线周；S52、基于基线周的数据和时间效应预测模型，直接预测未来不超过24周的HBsAg水平相对基线的下降率。

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