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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利糖尿病并发症风险预测方法、装置、设备及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：CN116831527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310779311.1，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权糖尿病并发症风险预测方法、装置、设备及存储介质是由刘小双设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本糖尿病并发症风险预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，揭露了一种糖尿病并发症风险预测方法，包括获取历史糖尿病患者的临床医学数据和肠道微生物测序数据；基于测序数据计算肠道菌群之间的进化距离，根据进化距离获取丰度矩阵；将丰度矩阵输入预测模型，得到表征向量；将表征向量和历史糖尿病患者的临床指标进行合并和卷积，得到预测概率；将预测概率和历史糖尿病患者的真实标签进行对比，调整预测模型的模型参数，得到优化模型；基于当前糖尿病患者的并发症查询需求，通过优化模型预测当前糖尿病患者的并发症风险。本发明还提出一种糖尿病并发症风险预测装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提升糖尿病并发症风险预测的准确性。

本发明授权糖尿病并发症风险预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种糖尿病并发症风险预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史糖尿病患者的临床医学数据和肠道微生物测序数据； 基于所述肠道微生物测序数据计算肠道菌群之间的进化距离，并根据所述进化距离获取多个菌群丰度矩阵； 将所述多个菌群丰度矩阵进行排序，并输入预设的并发症风险预测模型，获取所述并发症风险的表征向量； 将所述历史糖尿病患者的临床指标向量化得到临床指标向量，将所述表征向量和所述临床指标向量合并构建联合向量，通过卷积提取所述联合向量的特征得到特征向量，对所述特征向量进行激活并映射至预设的概率区间，得到所述历史糖尿病患者患并发症的预测概率； 将所述预测概率和所述历史糖尿病患者的真实标签进行对比，调整所述并发症风险预测模型的模型参数，得到优化模型； 基于当前糖尿病患者的并发症查询需求，通过所述优化模型预测所述当前糖尿病患者的并发症风险； 其中，所述通过卷积提取所述联合向量的特征得到特征向量，包括： 将所述联合向量通过第一全连接层，提取所述联合向量中的初步特征得到初步特征向量； 将所述初步特征向量通过第二全连接层，对所述初步特征向量进行抽象特征提取和映射得到抽象特征向量； 将所述抽象特征向量通过第三全连接层，对所述抽象特征向量进行压缩和整合得到所述特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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