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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利模型训练方法、基于机器学习模型的告警分类方法、装置、电子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：CN120372413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510874266.7，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权模型训练方法、基于机器学习模型的告警分类方法、装置、电子设备及存储介质是由谢思源;樊立天;刘麒麟;黄进;吴泓设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、基于机器学习模型的告警分类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种模型训练方法、基于机器学习模型的告警分类方法、装置、电子设备及存储介质，涉及医疗设备联网技术领域。在构建关键数据集之后，可以利用所述关键数据集对预设的多个算法模型进行训练，以从得到的多个候选分类模型中筛选出目标分类模型，进而能够利用目标分类模型来识别出医疗设备产生的告警是否属于临床告警，以此减轻医护人员面对大量非临床告警的压力，并且利用目标分类模型快速识别出临床告警，便于医护人员快速采取救治措施。

本发明授权模型训练方法、基于机器学习模型的告警分类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取若干份历史采集数据及其对应的采集时刻，所述历史采集数据包括医疗设备运行时，每个监测指标的状态数据和触发情况；所述触发情况反映所述监测指标触发的告警类型，所述告警类型为触发临床处置、触发技术处置或者未触发处置； 基于设定观察时长和各个所述历史采集数据的采集时刻，将若干份所述历史采集数据划分为多个观察集合；其中，每个所述观察集合中任意两份历史采集数据的采集时刻之差不超过所述设定观察时长； 针对任一所述观察集合，分别对各个所述监测指标在所述观察集合中的全部状态数据进行归一化处理，得到各个所述监测指标对应的时序特征向量； 分别对各个所述监测指标在所述观察集合中的全部触发情况进行编码转换，得到各个所述监测指标对应的告警标签向量； 基于全部所述监测指标对应的时序特征向量和告警标签向量，得到所述观察集合对应的初始样本；所述初始样本包括初始特征矩阵及其对应的初始标签矩阵；所述初始特征矩阵包括多个监测指标在所述设定观察时长内的时序特征向量，所述初始标签矩阵包括每个所述监测指标对应的告警标签向量； 遍历每个所述观察集合，获得每个所述观察集合对应的初始样本； 基于全部所述初始特征矩阵及其对应的初始标签矩阵，从全部所述监测指标中筛选出多个关键指标； 将每个初始样本中除各个所述关键指标的时序特征向量和告警标签向量以外的其他内容删除，得到每个关键样本；所述关键样本反映医疗设备在所述设定观察时长内是否出现临床告警； 利用全部所述关键样本构成的关键数据集对预设的多个算法模型进行训练，以从得到的多个候选分类模型中筛选出目标分类模型，所述目标分类模型用于判断所述医疗设备产生的告警是否属于临床告警。

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四川大学华西医院，其通讯地址为：610000 四川省成都市武侯区国学巷37号；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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