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龙图腾网恭喜天津医科大学总医院申请的专利医学潜在相关指标风险监控系统、方法、终端及存储介质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：CN115312193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210937055.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权医学潜在相关指标风险监控系统、方法、终端及存储介质是由袁恒杰;张靖悦;吕良福;张琳琳;钟殿胜;孙银娟;崔旭东设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学潜在相关指标风险监控系统、方法、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于医学指标数据识别技术领域，公开了医学潜在相关指标风险监控系统、方法、终端及存储介质。所述监控方法包括：建立医学潜在相关指标风险病例数据库；根据数据库建立基于医学潜在相关指标风险数据的预防筛查人工智能算法模型，根据获取的实际医学潜在相关指标风险数据，对建立的预防筛查人工智能算法模型进行验证；将医学潜在相关指标风险数据输入报告输出系统程序，并根据建立的所述预防筛查人工智能算法模型进行预测，报告输出系统输出医学潜在相关指标风险预防筛查的报告，并在客户端的界面进行可视化示出。本发明可帮助接受HEC的CINV预防筛查对象和医生进行CINV风险管控，降低CINV发病率，减轻社会负担。

本发明授权医学潜在相关指标风险监控系统、方法、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种医学潜在相关指标风险监控方法，其特征在于，应用于客户端，所述医学潜在相关指标风险监控方法包括以下步骤：S1：建立医学潜在相关指标风险病例数据库，对采集的医学潜在相关指标风险数据进行存储；所述医学潜在相关指标风险病例数据库是接受HEC的CINV病例数据库，将接受HEC的患者被纳入数据库，收集CINV潜在相关指标；S2：根据步骤S1中建立的医学潜在相关指标风险病例数据库，建立基于医学潜在相关指标风险数据的预防筛查人工智能算法模型，根据获取的实际医学潜在相关指标风险数据，对建立的预防筛查人工智能算法模型进行验证；S3：将医学潜在相关指标风险数据输入报告输出系统程序，并根据建立的所述预防筛查人工智能算法模型进行预测，报告输出系统输出医学潜在相关指标风险预防筛查的报告，并在客户端的界面进行可视化示出；在步骤S2中的建立预防筛查人工智能算法模型方法包括如下步骤：S21：建立模型：根据对医学潜在相关指标风险病例数据库的数据进行划分的训练数据集，运用人工智能的gcForest算法，建立预防筛查人工智能算法模型；S22：模型优化：对步骤S21中得到的预防筛查人工智能算法模型进行优化：模型训练采用自动调优，采用网格搜索技术，自动调整网络结构；S23：模型训练：将预防筛查人工智能算法模型训练为风险预测模型；S24：模型评估：采用验证数据集对步骤S23获得的风险预测模型进行评估，评估指标包括准确度，精密度、召回率、F1值和AUC；在步骤S3中的预防筛查人工智能算法模型包括：输入到多粒度滑动窗口扫描，分别5-dim,10-dim,15dim窗口进行扫描，得到16个5维向量，11个10维向量，6个15维向量，输入至完全随机森林和随机森林，将输出结果聚合为66维向量；将66维向量输入至级联森林，并且将66维向量与级联森林的一、二层的输出结果进行聚合，对第三层的结果取平均，然后取最大值得出预测结果；级联森林聚合过程包括：66维特征首先输入到5个Forest，得到5个2维的特征向量，与原始的66维特征向量连接在一起，构成第一层76维lay的特征，lay1的特征也经过5个forest得到5个2维特征向量，这个特征向量与66维原始特征向量连接，形成第二层76维的特征向量；在第三层76维的特征输入，经过5个forest得到5个2维特征向量，对5个向量取平均然后取最大。

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