东软集团股份有限公司何涛获国家专利权
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龙图腾网获悉东软集团股份有限公司申请的专利医疗检测数据分类模型训练方法、分类方法、装置及设备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：CN114970738B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210663419.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权医疗检测数据分类模型训练方法、分类方法、装置及设备是由何涛;闻英友;王晨;刘建生;苗苗;刁兆硕设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本医疗检测数据分类模型训练方法、分类方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种医疗检测数据分类模型的训练方法、医疗检测数据分类方法、装置及设备，该训练方法获取用于训练的医疗检测数据，医疗检测数据对应有正样本标签以及负样本标签的分类标签，将医疗检测数据以及对应的分类标签组成样本数据。在利用梯度提升树算法对样本数据进行学习的过程中，在梯度提升树算法计算伪残差的步骤中，提高样本数据中少数类样本数据的权重、并提高样本数据中难分样本数据的权重。从而使训练生成的医疗检测数据分类模型，提升了少数类样本数据以及难分样本数据的分辨能力，使医疗检测数据分类模型的准确率得到进一步提升。
本发明授权医疗检测数据分类模型训练方法、分类方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种医疗检测数据分类模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取医疗检测数据，所述医疗检测数据包括生化检测数据和医疗影像报告，所述医疗检测数据包括多个检测指标的指标值； 将所述医疗检测数据以及对应的分类标签组成样本数据，所述分类标签包括正样本标签以及负样本标签； 利用梯度提升树算法对所述样本数据进行学习，生成医疗检测数据分类模型；针对所述梯度提升树算法进行每一轮学习的过程，在计算伪残差时，提高所述样本数据中少数类样本数据的权重、提高所述样本数据中难分样本数据的权重，所述少数类样本数据为包括所述正样本标签的样本数据，所述难分样本数据为在计算伪残差时样本数据的预测值符合条件的样本数据； 所述伪残差的计算公式为： ； 其中，为所述样本数据的分类标签，为样本数据的预测值，为第一调节参数，和为第二调节参数； 用于提高包括正样本标签的样本数据中难分样本数据的权重，用于提高包括负样本标签的样本数据中难分样本数据的权重。
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