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龙图腾网获悉肾泰网健康科技(南京)有限公司申请的专利一种基于多模型融合筛选特征的高血压肾病预测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：CN119864146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411738184.1，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于多模型融合筛选特征的高血压肾病预测方法是由斯海燕;陈浩;姜玉苹;黎海源;陆凯东设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模型融合筛选特征的高血压肾病预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模型融合筛选特征的高血压肾病预测方法。基于多模型融合的方法筛选出影响高血压肾病发生的重要特征集，用该特征集来建立多模型融合的高血压肾病预测模型。实现针对高血压人群的早期筛查工作，以便尽早发现高血压肾病风险，及时治疗，改善患者预后。

本发明授权一种基于多模型融合筛选特征的高血压肾病预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型融合筛选特征的高血压肾病预测方法，其特征在于：所诉预测方法具体步骤如下： S1：收集高血压人群的相关信息，包含高血压肾病患者与非高血压肾病患者，并对所述相关信息进行预处理，获得初始数据； 所述相关信息涵盖了人口学特征、身体测量特征、检验检查特征、症状特征、家族史以及既往史； 数据预处理包括数据异常、数据缺失、数据不一致、数据不完整和数据不规范； S2：通过K折交叉验证方法获得K个样本集，并分别划分出训练数据集和测试数据集； 将通过步骤S1获取的初始数据划分成K个大小相等的样本子集，依次遍历这K个子集，每次把当前子集作为测试集，其余所有样本作为训练集，进行模型的训练和评估；上述操作形成K个样本集A1，A2...Ak； S3：采用多模型融合方法获取重要特征集； 在步骤S2中获得的在K个样本集上，采用决策树、随机森林、XGBoost、AdaBoost、GBDT五种机器学习的多模型融合方法获取重要特征集； S4：在步骤S3中选取N个重要特征组成的重要特征集数据，分别运用决策树算法、随机森林算法、XGBoost算法、AdaBoost算法、GBDT算法，利用训练集对五个算法分别进行训练； 获得训练好的决策树预测模型、随机森林预测模型、XGBoost预测模型、AdaBoost预测模型、GBDT预测模型； S5：将所述测试数据集作为训练好的五个模型的输入，获得五个模型的预测输出结果并进行加权处理；将K个样本集中的所述加权后的预测输出结果相整合，划分为训练数据集一和测试数据集一； S6：构建BP神经网络，并以步骤S5中的所述训练数据集一对所述BP神经网络进行训练，获得训练好的BP神经网络； S7：将所述测试数据集一作为训练好的BP神经网络的输入，获得BP神经网络的预测输出结果一； S8：将所述预测输出结果一与所述测试数据集一中的真实值进行对比，根据对比结果判断由决策树模型、随机森林模型、XGBoost模型、AdaBoost模型、GBDT模型以及BP神经网络组成的融合模型是否达到预测精度要求： 若未达到预测精度要求，则重复步骤S4-S8或重复步骤S6-S8； 若达到预测精度要求，则利用所述融合模型对高血压人群进行预测。

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