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龙图腾网获悉山西医科大学申请的专利一种基于高维自变量的双稳健因果剂量反应曲线估计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：CN116206777B 。

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：202310274302.7，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种基于高维自变量的双稳健因果剂量反应曲线估计方法是由高倩;王彤设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高维自变量的双稳健因果剂量反应曲线估计方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于高维自变量的双稳健因果剂量反应曲线估计方法，包括步骤：1基于修正的自适应LASSO方法构建新的目标函数实现降维；2构建双重加权距离相关系数DWDC选择最优λn；3使用DR估计器估计剂量反应曲线。本发明方法主要针对健康医疗大数据中所包含的潜在混杂变量集具有高维度、与健康结局和或暴露因素间存在非线性关系等特点，在GOAL方法的框架下，提供了一种因果剂量反应曲线双稳健估计方法，称之为GOALDeR方法。大量统计模拟显示，GOALDeR方法估计准确度和精度优于现有方法，具有双稳健性质，且受协变量间相关结构及np样本量协变量维度比值的影响较小。

本发明授权一种基于高维自变量的双稳健因果剂量反应曲线估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高维自变量的双稳健因果剂量反应曲线估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 1基于修正的自适应LASSO方法构建新的目标函数实现降维； 构建GPS模型，使用修正的自适应LASSO方法筛选需要均衡或者纳入GPS模型中的协变量； 具体地，GPS模型表示为： 1 目标函数为： 2 其中，，，γ＞1，表示惩罚权重，dcorXj,Y︱T表示给定暴露因素的条件下，协变量Xj与健康结局间的条件距离相关系数，ẑ是常数，用于标化该系数；λn＞0是调整参数，当λn满足且时，目标函数2可依概率1筛选出混杂变量和预后协变量；因此，设置一组符合且条件的备选λn，并据λn筛选出一组候选协变量集合； 2构建双重加权距离相关系数DWDC选择最优λn； GPS方法获得剂量反应曲线的无偏估计依赖于协变量分布在不同暴露水平间的均衡程度，即协变量与暴露因素间不存在包括线性和非线性在内的任意相关；基于此，使用可衡量变量间任意相关性的距离相关系数作为均衡性的评价指标构建DWDC，通过最小化DWDC选择最优λn： 3 其中，ŵλn是由DCOWs方法估计的均衡权重； 3使用DR估计器估计剂量反应曲线； 首先计算伪结局，计算公式如下： 4 其中，wi表示均衡权重，是基于最优λn筛选出的协变量，使用DCOWs方法估计得到；表示结局变量的预测值，使用SL方法估计；随后使用计算出的伪结局与处理因素构建单变量线性或非线性模型估计剂量反应曲线。

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