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龙图腾网获悉北京勤境医疗科技有限公司申请的专利基于大数据及体征监测的热射病患病风险评估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：CN120690445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510799667.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于大数据及体征监测的热射病患病风险评估方法是由薛梅设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据及体征监测的热射病患病风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及神经网络模型技术领域，具体涉及基于大数据及体征监测的热射病患病风险评估方法，包括：将体征数据集中的样本划分为若干子集，并为每个子集分配患病风险标签，利用所有子集及其患病风险标签进行神经网络的第一次训练，第一次训练时神经网络的dropout参数设置为a，根据第一次训练之后的神经网络的输出结果获得患病风险标签不匹配的样本，更改患病风险标签不匹配的样本的患病风险标签，并进行神经网络的第二次训练，第二次训练时神经网络的dropout参数设置为a1，a1小于a，使用第二次训练后的神经网络进行热射病患病风险评估。本发明的训练方法提高了神经网络模型的准确性。

本发明授权基于大数据及体征监测的热射病患病风险评估方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据及体征监测的热射病患病风险评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获得体征数据集，体征数据集中每个样本的体征数据包括：体温、心率、血压、血氧； 其中出现热射病病症的样本记为患病样本，根据患病样本体征数据的数值范围将体征数据集中的样本划分为若干子集，根据每个子集中样本的体征数据在所述数值范围内外的分布为每个子集分配患病风险标签，利用所有子集及其患病风险标签进行神经网络的第一次训练，第一次训练时神经网络的dropout参数设置为预设数值a，根据第一次训练之后的神经网络的输出结果获得患病风险标签不匹配的样本，更改患病风险标签不匹配的样本的患病风险标签，然后进行神经网络的第二次训练，第二次训练时神经网络的dropout参数设置为a1，a1小于a，使用第二次训练后的神经网络进行热射病患病风险评估； 所述根据患病样本体征数据的数值范围将体征数据集中的样本划分为若干子集，包括的具体步骤如下： 获取所有患病样本的每个体征数据的最大取值max和最小取值min，将[min，max]作为患病样本在每个体征数据的数值范围； 将所述的每个体征数据的数值范围等分为若干子区间，另外将[0，min和max，正无穷也分别作为两个子区间； 每个子区间按照从左到右的顺序进行编号； 获取体征数据集中每个样本的每个体征数据所属的子区间的编号，每个样本所有体征数据对应的编号记为每个样本的分布特征，将具有相同分布特征的样本作为一个子集； 所述根据每个子集中样本的体征数据在所述数值范围内外的分布为每个子集分配患病风险标签，包括的具体步骤如下： 每个子集中每个样本的每个体征数据与体征数据的数值范围的左端点的差异记为每个样本的每个体征数据的偏离指标；根据每个子集中所有样本的所有体征数据的偏离指标的均值得到每个子集的患病风险标签。

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