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龙图腾网获悉陕西师范大学;西安市第五医院申请的专利一种基于SHAP值的风湿免疫疾病特征分类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：CN115732096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211462336.0，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于SHAP值的风湿免疫疾病特征分类方法及系统是由黄昭;杨克敏;盖楠楠设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SHAP值的风湿免疫疾病特征分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于SHAP值的风湿免疫疾病特征分类方法及系统，方法包括：基于风湿免疫疾病信息，构建风湿免疫疾病原始特征数据集、风湿免疫表征疾病类型数据集；基于构建的数据集，确定要使用的分类器、评估特征的重要性、选择特征，形成基于SHAP值的风湿免疫疾病特征分类方法。运用本发明所述疾病特征分类方法，给予医生疾病特征分类结果及其重要特征；使用合适的深度学习模型对风湿免疫疾病特征进行分类，与现有的风湿免疫疾病特征分类方法相比，能够在面对症状繁多的情况下，确定出各个疾病最关键的特征，为医生更好地对疾病进行特征分类和决策提供重要数据，提高诊断效率；能够对相似的症状，进行快速的分类，降低误诊率。

本发明授权一种基于SHAP值的风湿免疫疾病特征分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于SHAP值的风湿免疫疾病特征分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于风湿免疫疾病的特征，构建原始特征数据集，所述特征反映风湿免疫疾病症状； 基于所述原始特征数据集，构建与所述特征相对应的风湿免疫疾病表征疾病类型数据集； 基于所述原始特征数据集和风湿免疫表征疾病类型数据集，分别用gcForest、XGBoost、LightGBM、RF四种集成学习分类器，计算原始特征数据集中每一个特征的SHAP值；计算原始特征数据集中每一个特征的SHAP值包括：分别使用gcForest、XGBoost、LightGBM、RF分类器计算原始特征数据集中特征的SHAP值，对于gcForest分类器，使用KernelSHAP计算特征的SHAP值；对于XGBoost、LightGBM、RF分类器使用TreeSHAP计算特征的SHAP值； 具体步骤如下： 首先，将原始特征数据集输入到所述分类器中； 其次，SHAP框架为每一个数据点的每一个特征赋予SHAP值，该SHAP值表示特征对于预测结果的贡献值； 最后，针对每一种分类器，将每个特征按SHAP值进行排序； 在上述步骤中，每个特征j的SHAP值定义如下： 其中，N表示原始特征数据集，|N|表示数据集中元素的个数，S表示数据集N的任意一个特征子集，|S|表示子集中元素的个数，Nleft{j}表示特征j之前的序列中所有元素的一个子集，表示特征子集S的模型的输出，表示特征j的累积贡献值； 同时，KernelSHAP的时间复杂度是： TreeSHAP的时间复杂度是： 其中T是个体树的数量，L是每棵树中的最大叶子数，D是每棵树的最大深度，M是每棵树中的最大特征数； 根据所述四种集成学习分类器计算出的SHAP值，对每种分类器下的特征进行排序，保留总特征数的13个SHAP值最高的特征，四种集成学习分类器保留的特征中有处于相同位置的相同特征定义为相似特征，选择和其他三种分类器相似特征最多的分类器，作为要使用的分类器； 根据所选择分类器计算出的特征的SHAP值，对特征进行重要性评估； 基于所评估特征的重要性，结合风湿免疫科医生的专业建议，进行特征选择； 将风湿免疫疾病信息输入到所选择的分类器，得到表征疾病类型及其重要特征。

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陕西师范大学;西安市第五医院，其通讯地址为：710119 陕西省西安市长安区西长安街620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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