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龙图腾网获悉中国医学科学院肿瘤医院申请的专利一种基于机器学习构建导管相关血栓的生存模型的方法、设备、介质和程序产品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：CN120319477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510451925.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于机器学习构建导管相关血栓的生存模型的方法、设备、介质和程序产品是由马飞;葛河威;祁亚龙;李斯丹设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习构建导管相关血栓的生存模型的方法、设备、介质和程序产品在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器学习构建导管相关血栓的生存模型的方法、设备、介质和程序产品，涉及智能医疗领域。方法包括：获取训练集样本包括样本基本信息、导管类型、系统用药治疗、肿瘤部位中的任一种或几种数据和样本对应的结果信息；采用因子折叠方法处理系统用药治疗和肿瘤部位的数据，得到处理后的系统用药治疗和肿瘤部位数据特征；将基本信息和导管类型数据转换为数值型特征；将数据特征、数值型特征和结果信息输入机器学习模型进行训练得到SM‑CRT模型。本申请通过收集肿瘤患者导管插入数据，构建导管相关血栓的生存模型，即SM‑CRT，该模型为提供风险评分和导管血栓风险时间分布的生存模型。

本发明授权一种基于机器学习构建导管相关血栓的生存模型的方法、设备、介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.基于导管相关血栓的生存模型指导拔管时间的方法，其特征在于，所述方法包括： 401，获取受试包括基本信息、使用导管类型、系统用药治疗、肿瘤部位的数据； 402，将所述数据输入导管相关血栓的生存模型预测高CRT风险期，根据高CRT风险期预测受试的拔管时间； 所述导管相关血栓的生存模型的构建方法具体为： S101，获取训练集样本包括样本基本信息、导管类型、系统用药治疗、肿瘤部位中的任一种或几种数据和样本对应的结果信息； S102，采用因子折叠方法处理系统用药治疗和肿瘤部位的数据，得到处理后的系统用药治疗和肿瘤部位数据特征；将基本信息和导管类型数据转换为数值型特征； S103，将所述数据特征、数值型特征和结果信息输入机器学习模型进行训练得到导管相关血栓的生存模型； 所述导管类型包括以下任一种或几种：FICC、PICC、CVC、PORT； 所述机器学习模型使用的方法包括以下任一种或几种：rfsrc、ranger、cforest、coxph、xgboost、penalized、coxboost； 所述拔管时间是具体时间点或是时间区间; 所述高CRT风险期为第一高风险日和第二高风险日之间; 第一高风险日和第二高风险日通过计算瞬时概率确定，确定方法包括：计算训练集样本概率密度函数PDF的时间分布；计算具有高斯核和带宽为N的时间分布的核密度估计；基于核密度估计计算随时间变化的瞬时概率; 高风险期内还包括风险最高日，风险最高对应的时间即为风险最高日; 所述方法还包括：基于SM-CRT模型计算受试的风险值，根据风险值和高CRT风险期预测受试的拔管时间。

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