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龍圖騰網恭喜湖南工商大學申請的專利一種胰島素抵抗預測方法、系統、設備、介質及程序產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119650100B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510150629.2，技術領域涉及：G16H70/40；該發明授權一種胰島素抵抗預測方法、系統、設備、介質及程序產品是由陳建文;任嘉怡;熊浩;范杜珍;繆汝佳;李圓;劉紫朦設計研發完成，并于2025-02-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種胰島素抵抗預測方法、系統、設備、介質及程序產品在說明書摘要公布了：本發明公開了一種胰島素抵抗預測方法、系統、設備、介質及程序產品，該方法包括：將原始數據集分類為有成本特征數據和無成本特征數據，原始數據集包括用戶醫療數據和用戶問卷數據，獲取第一預測模型和第二預測模型，第一預測模型基于有成本特征數據和無成本特征數據訓練獲得，第二預測模型基于無成本特征數據訓練獲得，確定待預測用戶中的第一類型用戶和第二類型用戶，將第一類型用戶數據和第二類型用戶數據分別輸入至第一預測模型和第二預測模型進行胰島素抵抗預測，實現為不同的用戶群體提供對應的預測模型，結合問卷數據和醫療數據實現對胰島素抵抗的精準預測，無需使用高成本的胰島素抵抗檢測，有效地降低了醫療成本，提升風險篩查能力。

本發明授權一種胰島素抵抗預測方法、系統、設備、介質及程序產品在權利要求書中公布了：1.一種胰島素抵抗預測方法，其特征在于，所述胰島素抵抗預測方法包括：獲取原始數據集，所述原始數據集包括樣本數據和所述樣本數據對應的標簽數據，所述樣本數據包括用戶醫療數據和用戶問卷數據，所述用戶問卷數據包括生活方式數據、心理狀態數據、飲食習慣數據、運動頻率數據、吸煙飲酒史數據、睡眠質量數據和情緒波動數據；對所述原始數據集進行特征分類，獲得有成本特征數據和無成本特征數據，所述有成本特征數據是原始數據集中難獲取的特征數據，所述無成本特征數據為原始數據集中易獲取的特征數據；基于所述有成本特征數據和所述無成本特征數據對預構建的原始模型進行訓練，獲得第一預測模型和第二預測模型，所述原始模型包括集成樹模型，所述第一預測模型基于所述有成本特征數據和所述無成本特征數據訓練獲得，所述第二預測模型基于無成本特征數據訓練獲得；對待預測用戶進行分類，確定所述待預測用戶中的第一類型用戶和第二類型用戶，并獲取第一類型用戶數據和第二類型用戶數據，所述第一類型用戶數據包括所述第一類型用戶的用戶問卷數據和用戶醫療數據，所述第二類型用戶數據包括第二類型用戶的用戶問卷數據；將所述第一類型用戶數據輸入至所述第一預測模型進行胰島素抵抗預測，并將所述第二類型用戶數據輸入至所述第二預測模型進行胰島素抵抗預測，獲得所述第一類型用戶的預測結果和所述第二類型用戶的預測結果；所述基于所述有成本特征數據和所述無成本特征數據對預構建的原始模型進行訓練，獲得第一預測模型和第二預測模型，包括：基于所述有成本特征數據和所述無成本特征數據對預構建的多個原始模型進行訓練，獲得多個第一候選模型和多個第二候選模型，所述第一候選模型基于所述有成本特征數據和所述無成本特征數據訓練獲得，所述第二候選模型基于無成本特征數據訓練獲得；對各第一候選模型以及各第二候選模型進行評估，獲得候選評估結果；對所述有成本特征數據和所述無成本特征數據進行相關性分析，并基于相關性分析結果和所述候選評估結果對所述有成本特征數據和所述無成本特征數據進行特征篩選，獲得第一目標數據和第二目標數據；根據所述第一目標數據和所述第二目標數據對所述第一候選模型和所述第二候選模型進行訓練，獲得第一預測模型和第二預測模型，所述第一預測模型基于所述第一目標數據和所述第二目標數據訓練獲得，所述第二預測模型基于所述第二目標數據訓練獲得。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南工商大學，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市岳麓區岳麓大道569號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。