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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利急性加重的预测方法及装置、电子设备和存储介质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：CN115188465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210736628.2，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权急性加重的预测方法及装置、电子设备和存储介质是由李玮;杨英健;王世聪;曾楠嵘;段文馨;刘洋;郭英委;康雁设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本急性加重的预测方法及装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种急性加重的预测方法及装置、电子设备和存储介质。其中，所述的急性加重的预测方法，包括：获取多个患者在第一时间及第二时间对应的急性加重次数、在所述第一时间的临床文本数据以及或肺图像；根据所述第一时间及第二时间对应的急性加重次数，确定训练标签；利用所述临床文本数据以及或所述肺图像及对应的所述训练标签对预设分类器进行训练；基于训练的所述预设分类器，利用待预测患者在第一时间的临床文本数据以及或肺图像，完成所述待预测患者在第二时间的急性加重预测。本公开实施例可实现急性加重的预测。

本发明授权急性加重的预测方法及装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种急性加重的预测方法，其特征在于，包括： 获取多个患者在第一时间及第二时间对应的急性加重次数、在所述第一时间的临床文本数据和或肺图像； 确定待预测患者对应的临床文本数据是否包括肺功能数据；若包括，基于所述肺功能数据对所述待预测患者进行慢性阻塞性肺病进行识别或分级；否则，获取所述待预测患者的肺图像；利用所述肺图像对所述待预测患者进行慢性阻塞性肺病进行识别或分级，包括：确定所述肺图像的肺实质图像的影像组学特征对应的数目；利用所述影像组学特征生成影像组学特征图，对所述影像组学特征图进行卷积操作，得到所述数目对应的卷积特征；对所述影像组学特征及所述卷积特征进行融合操作，得到融合特征；根据所述融合特征，确定图卷积网络的风险因素特征；对所述风险因素特征及所述融合特征进行拼接操作，得到拼接特征；基于所述图卷积网络，利用所述拼接特征实现所述待预测患者的慢性阻塞性肺病识别或分级； 若所述待预测患者患有所述慢性阻塞性肺病或所述待预测患者的慢性阻塞性肺病达到设定分级，则对所述待预测患者进行预测；根据所述第一时间及第二时间对应的急性加重次数，确定训练标签；其中，所述根据所述第一时间及第二时间对应的急性加重次数，确定训练标签，包括：若所述第二时间对应的急性加重次数大于所述第一时间对应的急性加重次数，则所述训练标签为急性加重；否则，所述训练标签为非急性加重； 利用所述第一时间的临床文本数据和或所述第一时间的肺图像及对应的所述训练标签对预设分类器进行训练； 基于训练的所述预设分类器，利用所述待预测患者在第一时间的临床文本数据和或肺图像，完成所述待预测患者在第二时间的急性加重预测。

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