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龙图腾网获悉南京利康医药科技有限公司申请的专利一种基于靶向代谢组学和机器学习模型的抑郁症疾病管理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：CN119724545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411781535.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于靶向代谢组学和机器学习模型的抑郁症疾病管理系统是由冯冬;安波;贲畅设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于靶向代谢组学和机器学习模型的抑郁症疾病管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于靶向代谢组学和机器学习模型的抑郁症疾病管理系统，其特征在于，包括：智能诊断模型模块，鉴别诊断模型模块，分级诊断模型模块，伴随诊断模型模块，治疗终点转归预测模型模块，复发预测模型模块，综合判断模块。通过本发明提供的系统，可以解决目前临床上抑郁症诊断、治疗转归和复发等领域的难题，做到精确诊断，及时治疗，提高全民心理健康水平。

本发明授权一种基于靶向代谢组学和机器学习模型的抑郁症疾病管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于靶向代谢组学和机器学习模型的抑郁症疾病管理系统，其特征在于，包括：智能诊断模型模块，鉴别诊断模型模块，分级诊断模型模块，伴随诊断模型模块，治疗终点转归预测模型模块，复发预测模型模块，综合判断模块； 其中，所述智能诊断模型模块用于鉴别抑郁症患者；所述鉴别诊断模型模块用于鉴别双相和单相抑郁症；所述分级诊断模型模块用于鉴别轻度抑郁症和中重度抑郁症；所述伴随诊断模型模块用于评估抑郁症患者治疗后是否起效；所述治疗终点转归预测模型模块用于对患者临床治疗转归进行智能预测，并为优化治疗方案提供依据；所述复发预测模型模块用于对平稳期患者进行疾病复发预测、及时采取干预措施；所述综合判断模块用于综合其余各模块诊断、鉴别和预测模型的结果，构建抑郁症疾病管理系统； 其中，所述抑郁症疾病管理系统的使用方法包括以下步骤： S1.通过智能诊断模型模块构建智能诊断模型，鉴别抑郁症患者； S2.通过鉴别诊断模型模块构建鉴别诊断模型，鉴别双相和单相抑郁症； S3.通过分级诊断模型模块构建分级诊断模型，鉴别轻度抑郁症和中重度抑郁症； S4.通过伴随诊断模型模块构建伴随诊断模型，用于评估抑郁症患者治疗后是否起效； S5.通过治疗终点转归预测模型模块构建治疗终点转归预测模型，用于对患者临床治疗转归进行智能预测，并为优化治疗方案提供依据； S6.通过复发预测模型模块构建复发预测模型，用于对平稳期患者进行疾病复发预测，及时采取干预措施； S7.通过综合判断模块综合各诊断、鉴别和预测模型，构建抑郁症疾病管理系统； 其中，所述S1中通过智能诊断模型模块构建智能诊断模型的具体操作为：采集血液样本，并进行如下代谢性分子标记物组合的检测：脯氨酸、甜菜碱、丙氨酸、色氨酸、犬尿氨酸、5-羟色胺、肌酸、琥珀酸、牛磺酸、2-羟基丁酸，通过不同机器学习模型构建，筛选最佳模型下的代谢标记物组合，用于鉴别抑郁症患者； 所述S2中通过鉴别诊断模型模块构建鉴别诊断模型的具体操作为：采集血液样本，并进行如下代谢性分子标记物组合的检测：脯氨酸、鸟氨酸、犬尿氨酸、5-羟色胺、琥珀酸、2-羟基丁酸、黄嘌呤、胆红素、γ-氨基丁酸、尿囊素、脱氧核糖、丙酮酸、亚油酸和尿酸，通过不同机器学习模型构建，筛选最优模型，用于鉴别单相和双相抑郁症患者； 所述S3中通过分级诊断模型模块构建分级诊断模型的具体操作为：采集血液样本，并进行如下代谢性分子标记物组合的检测：脯氨酸、缬氨酸、鸟氨酸、色氨酸、5-羟色胺、肌酸、谷氨酰胺、丝氨酸、甲硫氨酸、鸟嘌呤、次黄嘌呤、雄烯二酮、胞嘧啶、胆红素、γ-氨基丁酸、尿酸、己二酸、假尿嘧啶核苷，通过不同机器学习模型构建，筛选最优模型，用于鉴别轻度抑郁症和中重度抑郁症； 所述S4中通过伴随诊断模型模块构建伴随诊断模型的具体操作为：采集血液样本，并进行如下代谢性分子标记物组合的检测：鸟氨酸、甜菜碱、丙氨酸、犬尿氨酸、5-羟色胺、谷氨酸、赖氨酸、甲硫氨酸、苯丙氨酸、鸟嘌呤、次黄嘌呤、γ-氨基丁酸、尿囊素和尿酸，通过不同机器学习模型构建，筛选最优模型，用于评估抑郁症患者治疗后是否起效，帮助不同病程患者治疗药物方案筛选； 所述S5中通过治疗终点转归预测模型模块构建治疗终点转归预测模型的具体操作为：对进行治疗的抑郁症患者进行治疗情况、恢复情况追踪，并进行不同阶段的如下代谢性分子标记物组合的检测：缬氨酸、甜菜碱、色氨酸、犬尿氨酸、肌酸、牛磺酸、苯丙氨酸、酪氨酸、组氨酸、天门冬氨酸、苏氨酸、鸟嘌呤、γ-氨基丁酸、尿囊素和假尿嘧啶核苷，通过不同机器学习模型构建，筛选最佳模型，用于对患者临床治疗转归进行智能预测，并为优化治疗方案提供依据； 所述S6中通过复发预测模型模块构建复发预测模型的具体操作为：对抑郁症患者进行病情追踪，并进行不同阶段的如下代谢性分子标记物组合的检测：脯氨酸、鸟氨酸、丙氨酸、色氨酸、犬尿氨酸、肌酸、2-羟基丁酸、雄烯二酮、胞嘧啶、黄嘌呤、胆红素、γ-氨基丁酸、尿囊素、脱氧核糖、丙酮酸和亚油酸，通过不同机器学习模型构建，筛选最佳模型，用于对平稳期患者进行疾病复发预测，及时采取干预措施； 所述S7中通过综合判断模块综合各诊断、鉴别和预测模型的具体操作为：通过追踪抑郁症患者的病情发展，采集不同阶段的外周血代谢物浓度数据，利用机器学习算法，开发一个基于多种代谢性分子标记物的抑郁症诊断、分级诊断、鉴别诊断、伴随诊断、治疗转归预测和平稳期复发预测的模型系统，其中所述疾病管理系统基于外周血代谢物表达浓度数据，提供便于用户操作的交互界面，并根据不同目的输出相应结果与疾病管理决策建议； 其中，所述机器学习模型包括：广义线性模型、线性判别式分析、K-近邻算法、逻辑回归、套索回归、决策树、人工神经网络、支持向量机、极端梯度提升、随机森林、主成分分析、贝叶斯网络、线性回归。

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