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龙图腾网恭喜湖南工商大学申请的专利一种胰岛素抵抗预测方法、系统、设备、介质及程序产品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：CN119650100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510150629.2，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种胰岛素抵抗预测方法、系统、设备、介质及程序产品是由陈建文;任嘉怡;熊浩;范杜珍;缪汝佳;李圆;刘紫朦设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种胰岛素抵抗预测方法、系统、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种胰岛素抵抗预测方法、系统、设备、介质及程序产品，该方法包括：将原始数据集分类为有成本特征数据和无成本特征数据，原始数据集包括用户医疗数据和用户问卷数据，获取第一预测模型和第二预测模型，第一预测模型基于有成本特征数据和无成本特征数据训练获得，第二预测模型基于无成本特征数据训练获得，确定待预测用户中的第一类型用户和第二类型用户，将第一类型用户数据和第二类型用户数据分别输入至第一预测模型和第二预测模型进行胰岛素抵抗预测，实现为不同的用户群体提供对应的预测模型，结合问卷数据和医疗数据实现对胰岛素抵抗的精准预测，无需使用高成本的胰岛素抵抗检测，有效地降低了医疗成本，提升风险筛查能力。

本发明授权一种胰岛素抵抗预测方法、系统、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种胰岛素抵抗预测方法，其特征在于，所述胰岛素抵抗预测方法包括：获取原始数据集，所述原始数据集包括样本数据和所述样本数据对应的标签数据，所述样本数据包括用户医疗数据和用户问卷数据，所述用户问卷数据包括生活方式数据、心理状态数据、饮食习惯数据、运动频率数据、吸烟饮酒史数据、睡眠质量数据和情绪波动数据；对所述原始数据集进行特征分类，获得有成本特征数据和无成本特征数据，所述有成本特征数据是原始数据集中难获取的特征数据，所述无成本特征数据为原始数据集中易获取的特征数据；基于所述有成本特征数据和所述无成本特征数据对预构建的原始模型进行训练，获得第一预测模型和第二预测模型，所述原始模型包括集成树模型，所述第一预测模型基于所述有成本特征数据和所述无成本特征数据训练获得，所述第二预测模型基于无成本特征数据训练获得；对待预测用户进行分类，确定所述待预测用户中的第一类型用户和第二类型用户，并获取第一类型用户数据和第二类型用户数据，所述第一类型用户数据包括所述第一类型用户的用户问卷数据和用户医疗数据，所述第二类型用户数据包括第二类型用户的用户问卷数据；将所述第一类型用户数据输入至所述第一预测模型进行胰岛素抵抗预测，并将所述第二类型用户数据输入至所述第二预测模型进行胰岛素抵抗预测，获得所述第一类型用户的预测结果和所述第二类型用户的预测结果；所述基于所述有成本特征数据和所述无成本特征数据对预构建的原始模型进行训练，获得第一预测模型和第二预测模型，包括：基于所述有成本特征数据和所述无成本特征数据对预构建的多个原始模型进行训练，获得多个第一候选模型和多个第二候选模型，所述第一候选模型基于所述有成本特征数据和所述无成本特征数据训练获得，所述第二候选模型基于无成本特征数据训练获得；对各第一候选模型以及各第二候选模型进行评估，获得候选评估结果；对所述有成本特征数据和所述无成本特征数据进行相关性分析，并基于相关性分析结果和所述候选评估结果对所述有成本特征数据和所述无成本特征数据进行特征筛选，获得第一目标数据和第二目标数据；根据所述第一目标数据和所述第二目标数据对所述第一候选模型和所述第二候选模型进行训练，获得第一预测模型和第二预测模型，所述第一预测模型基于所述第一目标数据和所述第二目标数据训练获得，所述第二预测模型基于所述第二目标数据训练获得。

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