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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第二医学中心申请的专利肝癌发生风险预测模型及构建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：CN120048525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510166607.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权肝癌发生风险预测模型及构建方法是由王彬;徐安设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本肝癌发生风险预测模型及构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了肝癌发生风险预测模型及构建方法，涉及肝癌发生风险预测技术领域，为了解决无法准确地获取患者的风险数据的问题。本发明多样化的信号形式能够全方位地吸引医务人员的注意，不同的信号形式可以针对不同的环境和情境，提高预警的灵活性和适用性，根据预警强度和预警信号自动生成干预建议，这大大减轻了医务人员的工作负担，采用网格搜索和随机搜索等参数调优方法，可以系统地探索参数空间，找到最优的模型参数配置，从而提高模型的预测性能，对特征进行重新选择和变换，可以去除冗余特征，使模型更加稳定和高效，使用统计测试和多元回归分析来评估变量与肝癌发生的关系，有助于准确识别出对肝癌发生有显著影响的变量。

本发明授权肝癌发生风险预测模型及构建方法在权利要求书中公布了：1.肝癌发生风险预测模型，其特征在于，包括风险评估模型和风险预警模型； 风险评估模型，用于： 将患者的肝癌相关数据进行收集，将收集的肝癌相关数据进行肝癌发生风险的量化评估，其中，量化评估包括根据患者的肝癌相关数据进行风险因素分析、风险评估计算和风险等级划分，量化评估完成后得到风险评估模型； 风险预警模型，用于： 根据风险评估模型对患者进行肝癌发生风险预警评估，肝癌发生风险预警评估包括风险动态评估、预警信号触发和干预建议生成，肝癌发生风险预警评估完成后得到风险预警模型； 肝癌发生风险预测模型还包括，肝癌发生风险预测模型的构建方法： 肝癌发生风险预测模型的构建方法中，风险评估模型的构建方法，包括如下步骤： S1：从数据库中将患者的肝癌相关数据进行收集，肝癌相关数据收集完成后进行数据预处理，数据预处理完成后得到目标收集数据； S2：将目标收集数据分别进行风险因素分析、风险评估计算和风险等级划分，风险因素分析、风险评估计算和风险等级划分完成后得到风险评估模型； S3：将风险评估模型进行模型评估和优化，再将模型评估和优化完成后风险评估模型部署至风险预测端口中； 针对风险评估模型构建方法中的S1步骤，包括： 从数据库中将患者的肝癌相关数据进行收集，数据库包括医院电子病历系统、健康体检报告系统和流行病学调查系统的数据库； 肝癌相关数据包括临床数据、生物标志物数据、生活方式信息和环境暴露数据； 将肝癌相关数据进行数据清洗和数据标准化处理； 数据清洗和数据标准化处理包括处理缺失值、数据的去噪以及将不同来源的数据集成到统一的格式中； 数据预处理完成后得到目标收集数据； 提取不同数据源对应的数据集； 调取每个数据集对应的数据清洗对应的清洗过程数据，其中，所述清洗过程数据包括缺失值数量及其对应权重值和格式转换时长； 利用不同数据源对应的数据集的缺失值数量及其对应权重值和格式转换时长获取不同数据源对应的数据质量系数； 其中，所述数据质量系数通过如下公式获取： 其中，J表示数据质量系数；n表示数据源对应的缺失值的个数；表示第i个缺失值对应的数据权重值；m表示数据源对应的有效数据的个数；表示第i个有效数据对应的数据权重值；表示第i个有效数据对应的格式转换时长；表示预设的转换时长参考值；z表示数据源对应的收集数据的总个数； 利用所述不同数据源对应的数据质量系数对不同数据源所收集的肝癌相关数据的收集数据比例进行限制； 利用所述不同数据源对应的数据质量系数对不同数据源所收集的肝癌相关数据的收集数据比例进行限制，包括： 将不同数据源对应的数据质量系数与预设的数据质量系数阈值进行比较； 将数据质量系数不低于预设的数据质量系数阈值的数据源作为目标数据源； 提取目标数据源当前的收集数据占总收集数据中的数据比例； 利用所述目标数据源对应的数据质量系数结合数据比例获取目标数据源对应的收集数据比例上限值； 其中，所述收集数据比例上限值通过如下公式获取： 其中，B表示目标数据源对应的收集数据比例上限值；表示标数据源当前的收集数据占总收集数据中的数据比例；x表示除了当前目标数据源之外的数据源个数；表示第i个除了当前目标数据源之外的数据源对应的收集数据占总收集数据中的数据比例；表示目标数据源对应的数据质量系数；表示第i个除了当前目标数据源之外的数据源对应的数据质量系数； 按照所述收集数据比例上限值为标准控制所述目标数据源对应收集数据的数据比例； 风险预警模型的构建方法，包括如下步骤： S4：将风险评估模型中的风险评估结果进行整合，并将整合后的风险评估结果进行动态评估机制设定，动态评估机制设定完成后得到患者风险预测数据； S5：将患者风险预测数据进行预警强度判断，根据预警程度进行预警信号生成，根据生成的预警信号进行自动化干预建议生成，将生成的自动化干预建议进行风险预警模型构建； 针对S4步骤中将风险评估模型中的风险评估结果进行整合，并将整合后的风险评估结果进行动态评估机制设定，包括： 将风险评估模型中患者的风险评估结果进行确认，确认完成后进行数据集整合，数据集整合后得到风险数据集； 将风险数据集进行动态评估机制设定，动态评估机制设定为对患者的风险评估频率进行确定，频率确认完成后进行触发条件设定，触发条件设定为当评估阈值进行风险等级分配时，根据分配完成的风险等级，自动进行预警触发； 动态评估机制设定完成后得到患者风险预测数据。

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中国人民解放军总医院第二医学中心，其通讯地址为：100039 北京市海淀区复兴路28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”。