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龙图腾网获悉四川省医学科学院·四川省人民医院申请的专利基于XGBoost的危重症患者营养不良风险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：CN120015330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510494754.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于XGBoost的危重症患者营养不良风险预测系统是由刘艺;谢彩霞;江华;雷迁;程宗燕;刘敏设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于XGBoost的危重症患者营养不良风险预测系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于XGBoost的危重症患者营养不良风险预测系统，涉及患者营养管理技术领域，包括信息获取模块、数据处理模块和风险预测模块；信息获取模块用于获取目标患者的目标生理特征；风险预测模块还包括模型构建子模块和风险输出子模块；模型构建子模块用于获取训练数据集和目标参数值；根据目标参数值和XGBoost模型构建和训练风险预测模型；训练中，计算更新前决策树的目标函数最小取值与拟更新后决策树的目标函数最小取值之差，根据差值最大生成决策树，根据已生成的决策树的最小目标函数值得到叶子节点权重；风险输出子模块用于根据目标生理特征在风险预测模型的输出得到目标风险，以实现自动化特征工程，降低模型训练难度。

本发明授权基于XGBoost的危重症患者营养不良风险预测系统在权利要求书中公布了：1.基于XGBoost的危重症患者营养不良风险预测系统，其特征在于，包括信息获取模块和风险预测模块； 信息获取模块用于获取目标患者的目标生理特征； 风险预测模块还包括模型构建子模块和风险输出子模块；模型构建子模块还包括参数获取孙模块、模型生成孙模块和模型训练孙模块；参数获取孙模块用于获取风险预测模型的训练数据集和目标参数值；训练数据集包括所有待筛选的患者生理特征；模型生成孙模块用于根据目标参数值和XGBoost模型构建风险预测模型；风险预测模型包括若干棵决策树；模型训练孙模块用于根据训练数据集和目标参数值，采用最大化信息增益的策略生成每一决策树；信息增益根据更新前决策树的目标函数最小取值与拟更新后决策树的目标函数最小取值之差得到，根据已生成的决策树在目标函数最小取值得到每一叶子节点的权重；风险输出子模块用于获取训练好的风险预测模型，根据目标生理特征在风险预测模型的输出得到目标患者的目标风险； 目标参数包括学习任务参数、学习率、每棵树的最大深度、训练每棵树时随机抽取的样本比例、训练每棵树时随机抽取的特征比例、节点分裂所需的最小样本权重和、节点分裂的最小损失降低值、模型复杂度的惩罚参数以及模型的性能评估指标；学习任务参数包括损失函数； 所述信息获取模块根据采集时间是否为预设观测时间将目标生理特征划分为历史观测特征和目标观测特征；所述系统还包括特征预测模块，特征预测模块用于根据目标患者的历史观测特征预测预设观测时间的预测生理特征，特征预测模块根据基于历史就诊记录中历史患者在不同时间点的生理特征取值训练的神经网络模型构建得到；风险输出子模块还包括风险计算孙模块和风险校验孙模块；风险计算孙模块用于在预设观测时间前根据预测生理特征得到预测风险；风险校验孙模块用于在预设观测时间计算预测生理特征与目标观测特征的特征相似度，若特征相似度不小于相似度阈值，将预测风险作为目标风险，若特征相似度小于相似度阈值，风险校验孙模块还用于将所述目标观测特征输入所述风险计算孙模块，输出目标风险。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省医学科学院·四川省人民医院，其通讯地址为：610000 四川省成都市青羊区一环路西2段32号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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