買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜西安交通大學醫學院第一附屬醫院申請的專利一種基于普外科大數據的醫療數據管理方法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：CN119673432B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510195663.1，技術領域涉及：G16H50/20；該發明授權一種基于普外科大數據的醫療數據管理方法是由魏光兵;王星傑;李徐奇設計研發完成，并于2025-02-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于普外科大數據的醫療數據管理方法在說明書摘要公布了：本發明涉及數據管理技術領域，公開了一種基于普外科大數據的醫療數據管理方法，通過結合隨機森林模型與改進Shapley公式的創新方法，顯著提升了預測結果的準確性和可解釋性。首先，利用隨機森林模型而生成精準的預測結果。其次，基于改進Shapley公式計算每個病理指標對預測結果的具體貢獻值，這一過程不僅量化了各個指標的重要性，還克服了傳統Shapley值計算效率低下的問題，大幅提高了分析速度和實用性。通過篩選出具有高改進貢獻值的關鍵指標，本發明能夠精準定位影響預測結果的核心因素，為后續決策提供科學依據。

本發明授權一種基于普外科大數據的醫療數據管理方法在權利要求書中公布了：1.一種基于普外科大數據的醫療數據管理方法，其特征在于，包括：步驟1，獲取患者數據，并進行預處理；患者數據包括若干病理指標；步驟2，從預處理后的患者數據中篩選若干訓練樣本，并為每個訓練樣本標定標簽；標簽包括疾病類型以及病理指標對于疾病類型的風險概率；步驟3，構建隨機森林模型，將帶有標定標簽的所有訓練樣本作為訓練集對隨機森林模型進行訓練，得到訓練完畢的隨機森林模型；獲取患者實時數據并輸入訓練完畢的隨機森林模型，得到預測結果；所述預測結果包括每個病理指標對于當前疾病類型的風險概率；基于Shapley公式計算得到改進Shapley公式，通過改進Shapley公式計算患者實時數據中每個病理指標對預測結果的改進貢獻值：步驟31，從患者實時數據中提取每個病理指標，并基于每個病理指標生成不包含當前病理指標的特征子集；通過訓練完畢的隨機森林模型得到多個時刻下每個病理指標以及每個特征子集的預測值；步驟32，基于多個時刻下每個病理指標以及不包含當前病理指標的特征子集的預測值，通過Shapley公式，計算當前病理指標以及不包含當前病理指標的特征子集的初始貢獻值；步驟33，為當前病理指標以及不包含當前病理指標的特征子集，確定一個組合權重；步驟34，計算當前時刻下當前病理指標以及不包含當前病理指標的特征子集之間的互信息；步驟35，根據初始貢獻值、組合權重以及互信息，得到改進Shapley公式，以計算出改進貢獻值： ；式中，代表第i個病理指標在當前時刻t的改進貢獻值，F代表特征子集和或病理指標的集合，代表當前時刻t的第i個病理指標與不包含當前病理指標的特征子集的組合權重，代表第i個病理指標的初始貢獻值，代表當前時刻t下第i個病理指標與不包含當前病理指標的特征子集S內第j個病理指標的互信息，代表調整系數；根據患者實時數據中每個病理指標對預測結果的改進貢獻值、患者實時數據中每個病理指標對于當前疾病類型的風險概率，計算得到綜合評分，并由高到低進行排列，將前23綜合評分對應的病理指標作為關鍵指標；步驟4，基于預測結果，生成初步方案：疾病類型、患者實時數據、關鍵指標、關鍵指標對于當前疾病類型的風險概率以及干預措施；并執行初步方案，得到執行關鍵指標；步驟5，基于執行初步方案前的病理指標、執行初步方案后的每個關鍵指標，計算得到關鍵指標的干預特征值；定義一個優化目標，基于干預特征值構建優化函數，并利用優化算法求解優化函數的最優解，最優解即為優化方案。

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西安交通大學醫學院第一附屬醫院，其通訊地址為：710061 陜西省西安市雁塔西路277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”。