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龙图腾网获悉云南省第一人民医院;云南联合视觉科技有限公司申请的专利一种基于大模型的POGD预测的特征重要性评估方法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：CN121188445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511739064.8，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权一种基于大模型的POGD预测的特征重要性评估方法是由金华;张咏琴;陈佳;赵艳花;李鑫楠;薄云;詹忆冰设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的POGD预测的特征重要性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的POGD预测的特征重要性评估方法，该方法包括：首先获取临床数据集，将结构化特征转化为提示文本，并对大型语言模型进行监督微调，构建基准预测模型；然后在验证集上对每个特征进行文本级消融，分别计算预测概率变化量与熵变化量，用于刻画该特征对预测结果和模型不确定性的双重影响；最后将两者结合，得到综合重要性分数，并对特征进行排序。本发明不仅能够识别同时影响预测结果与不确定性的关键临床特征，而且通过消融与熵度量相结合，提高了特征筛选的鲁棒性，适用于高维异构医学数据场景，可为POGD个体化临床干预提供可靠支持。

本发明授权一种基于大模型的POGD预测的特征重要性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的POGD预测的特征重要性评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、基于提示工程的基准预测大模型构建：获取临床数据集，将结构化患者临床特征转换为自然语言提示模板，将整个数据集转换为Prompt格式的数据集，将划分为训练集和验证集，并使用训练集对大型语言模型进行监督微调，得到基准预测模型； 步骤2、基于特征消融的双维度影响量化：在验证集上，通过Softmax函数校准POGD发生预测概率，对每个特征进行消融操作，计算预测概率变化量和熵变化量，其中，为验证集上原始提示与消融提示下预测概率差的期望值，为验证集上消融提示与原始提示下香农熵差的期望值； 其中,预测概率校准的表达式为：， 其中，表示模型输出为高风险的概率，表示模型输出词为高的对数分值，表示模型输出词为低的对数分值； 的表达式为：， 其中，表示第i个特征被消融后对发生概率的平均变化量，用于量化该特征对预测概率的影响强度，表示在验证集上的期望，prompt表示由单个样本特征通过标准化模板序列化后的原始文本输入，表示在prompt中删除包含第i个特征的对应文本后的输入，用于实现文本级特征消融； 的表达式为： ， ， 其中，表示第i个特征被消融后引起的不确定性平均增量，值越大，该特征越能降低预测不确定性；表示香农熵函数，用于度量二分类输出的不确定性；表示二分类正类概率，取值区间为[0,1]；当时，消融该特征使不确定性上升，说明该特征有助于稳定判别；时，则相反； 步骤3、综合重要性指标计算与特征排序：计算每个特征的综合重要性分数：，其中，表示综合重要性指标，通过乘积形式强调双重贡献；并据此对特征进行降序排序。

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云南省第一人民医院;云南联合视觉科技有限公司，其通讯地址为：650000 云南省昆明市西山区金碧路157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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