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龙图腾网获悉浙江工业大学;浙江大学申请的专利基于呼吸变异性与机器学习的拔管结局预测模型的构建方法及预测系统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：CN116052878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211655202.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于呼吸变异性与机器学习的拔管结局预测模型的构建方法及预测系统是由潘清;张浩源;葛慧青;蒋梦婷;陆飞;方路平设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于呼吸变异性与机器学习的拔管结局预测模型的构建方法及预测系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于呼吸变异性与机器学习的拔管结局预测模型的构建方法，通过引入综合的呼吸指标，以及复杂全面的生理变异性的统计方法，开发了许多呼吸变异性指标，并在特征工程下选取多个呼吸变异性指标训练机器学习模型用于拔管结局预测。本发明预测系统不限于拔管的预测，对其他类型的临床辅助决策分析具有普遍适用性。与现有的技术比较，本发明提出的预测系统，其采用呼吸变异性指标在机器学习模型中，可得到较高的拔管结局预测准确率，并且方法具有高度可解释性。

本发明授权基于呼吸变异性与机器学习的拔管结局预测模型的构建方法及预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于呼吸变异性与机器学习的拔管结局预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集每一入选患者的拔管结局、拔管前且处于SBT下的呼吸波形数据以及对应的呼吸机参数； S2、基于拔管前且处于SBT下的呼吸波形数据以及对应的呼吸机参数计算获得对应的呼吸参数序列；其中，每一患者对应的呼吸参数序列包括PIP，RR，VT，MV，RSBI，MP中的一种或多种； S3、基于变异性统计分析方法计算每一呼吸参数序列的呼吸变异性指标，所述呼吸变异性指标包括呼吸参数序列的基础的统计方法标准差SD、变异系数CV、全面的统计方法标准差1SD1，标准差2SD2，Porta指数PI，Guzik指数GI，Slope指数SI，近似熵ApEn，样本熵SampEn，模糊熵FuzzEn，加速性能AC，减速性能DC，以及反应呼吸参数本身分布情况的均值AVE，中位数MED，四分位数QUA和四分之三位数TQUA中的一种或多种； S4、选取计算的呼吸变异性指标中的一种或多种组成集合作为对应患者的呼吸特征，将每一患者的呼吸特征及对应的拔管结局组成样本数据构建获得训练数据集；基于获取的训练数据集，以患者的呼吸特征作为输入，对应的拔管结局作为输出，训练获得患者拔管结局预测模型； 所述步骤S2中，还包括筛选步骤： 基于呼吸参数对应的阈值和或基于离群点筛选无效呼吸，若其中一呼吸参数超过阈值、为离群点，则认为该呼吸参数对应的呼吸为无效呼吸，删除所有呼吸参数序列中的呼吸无效的呼吸参数； 其中，RR计算一次呼吸每分钟呼吸的次数，单位为呼吸每分钟，计算公式如下： 其中Tn为第n次呼吸的周期，VT计算的是一次呼吸的潮气量，单位为毫升，计算公式如下： 其中Fn,t为第n次呼吸的流速，Tin为第n次呼吸的吸气周期； MV计算的是一次呼吸的分钟通气量，单位为升每分钟，计算公式如下： RSBI计算的是一次呼吸RR和VT的比，无量纲值，计算公式如下： MP包括MPd[Jbreath]、MPd[JL]和MPd[Jmin]，其中，MPd[Jbreath]计算的是一次呼吸的机械功的动态部分，单位为焦耳每呼吸，计算公式如下： 其中PV为压力-容积环函数，PEEP是呼气末正压； MPd[JL]计算的是一次呼吸的机械功中考虑VT的部分，单位为焦耳每升，计算公式如下： MPd[Jmin]计算的是一次呼吸的机械功中考虑RR的部分，单位为焦耳每分钟，计算公式如下： MPd[Jmin]＝MPd[Jbreath]×RRn。

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