首都医科大学附属北京世纪坛医院陈小兰获国家专利权
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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京世纪坛医院申请的专利一种基于梯度递增的VTE风险预测方法及系统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：CN120932877B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511021908.5，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于梯度递增的VTE风险预测方法及系统是由陈小兰设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于梯度递增的VTE风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于智慧医疗大数据疾病风险预测技术领域，提供一种基于梯度递增的VTE风险预测方法及系统，包括如下步骤：通过医院系统采集样本特征数据群；对收集到的样本特征数据预处理；对处理完成的样本特征数据进行相关性分析；计算数值型样本特征的风险阈值；采用梯度递增算法建立机器学习模型；测试模型预测效果；利用梯度递增模型进行VTE风险预测。本申请结合皮尔逊相关系数与梯度递增模型特征重要性排序，对与VTE患病相关的特征数据进行双重筛选，同时捕捉线性与非线性关联特征，解决了现有机器学习模型因特征筛选片面、阈值设定脱离诊疗实践导致的预测偏差及可解释性不足问题。
本发明授权一种基于梯度递增的VTE风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度递增的VTE风险预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、通过医院内部系统导出或接入API采集样本特征数据群； S2、对收集到的样本特征数据进行删除无关特征、空缺值处理、变量类型转换及归一化处理； S3、对处理完成的样本特征数据采用皮尔逊相关系数进行VTE患病相关性分析； S4、计算数值型样本特征的风险阈值，利用约登指数法、ROC曲线及核密度估计法对比计算数值型样本特征的风险阈值； S5、采用梯度递增算法建立机器学习模型，并对模型进行训练； S6、测试模型预测效果，并进行临床一致性验证； S7、输入用户个体样本特征数据，利用梯度递增模型对用户进行VTE风险预测。
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