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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京友谊医院申请的专利基于肌酐与CAR的癌症恶液质预后指标的构建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：CN120809194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510848966.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于肌酐与CAR的癌症恶液质预后指标的构建方法是由张鹤扬;朱圣韬;李鹏;张澍田设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于肌酐与CAR的癌症恶液质预后指标的构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗系统技术领域，具体公开了一种基于肌酐与CAR组合的癌症恶液质预后复合指标CCAR的构建方法，包括以下步骤：S1、获取癌症恶液质患者的血清生物标志物数据，包括肌酐、C反应蛋白和白蛋白；S2、计算C反应蛋白与白蛋白比率CAR=CRPAlbumin；S3、将CAR和Cr作为输入特征，通过随机森林机器学习模型构建非线性复合指标CCAR；S4、开发网络计算器系统；本发明构建的CCAR指标可综合反映癌症恶液质患者的炎症负担、代谢状态及免疫水平，相较于传统指标，能提供更精准的生存预后预测；CCAR指标包含的肌酐、C反应蛋白与白蛋白比率等参数，均为临床常见血液检查项目，获取途径简便，便于在临床广泛应用。

本发明授权基于肌酐与CAR的癌症恶液质预后指标的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于肌酐与CAR组合的癌症恶液质预后复合指标CCAR的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取癌症恶液质患者的血清生物标志物数据，包括Cr、CRP和Albumin； S2、计算C反应蛋白与白蛋白比率CAR=CRPAlbumin； S3、将CAR和Cr作为输入特征，通过随机森林机器学习模型构建非线性复合指标CCAR； S4、开发网络计算器系统： 前端界面接收用户输入的Cr、CRP、Albumin数据； 后端服务器计算CAR值，并对CAR和Cr进行标准化处理； 将标准化数据输入预训练的随机森林模型生成CCAR值； 输出CCAR值、风险分层结果，低风险：CCAR≤0.56，高风险：CCAR0.56，及生存率预测，1年3年5年； 风险分层阈值CCAR=0.56通过生存分析中最大选择秩统计量确定，用于区分癌症恶液质患者的预后风险等级； 所述网络计算器前端集成动态热图可视化模块，以颜色编码映射CCAR值与生存概率的负相关关系，其中CCAR值增加对应生存概率降低； 所述热图采用双变量梯度着色方案，横轴为CCAR值，纵轴为预测生存时间，色带从高生存概率的绿色渐变至低生存概率的红色； CAR比率的计算公式为： 其中校正系数=0.1，用于平衡的量纲差异，使值处于合理计算区间； CCAR指标通过随机森林模型实现以下非线性映射关系： ； 其中为随机森林算法构建的预测函数，通过集成多棵决策树实现非线性特征组合；和分别为训练集的均值和标准差，和分别为训练集CAR值的均值和标准差，用于对输入特征进行标准化处理； 所述标准化处理后的特征满足均值为0、标准差为1的正态分布，确保随机森林模型训练的稳定性和泛化能力； 所述CCAR指标在验证队列中的预后预测效能需满足： AUC≥0.75，对比传统指标CARNLRPLR的AUC提升0.10； 高风险组与低风险组的KM生存曲线log-rank检验p0.001； 所述CCAR指标适用于以下癌症恶液质类型：胰腺癌、胃癌、结直肠癌、肺癌，且在每种癌症类型中均通过队列验证，KM曲线分层显著性0.05； 将CCAR值与TNM分期结合生成复合预后模型，其风险评分公式为： ； 其中权重系数=0.7,=0.3通过Cox比例风险模型拟合确定，使模型对生存风险的预测精度最大化； 所述CCAR=0.56的风险分层阈值确定步骤如下： 将训练队列中的患者按CCAR值从小到大排序； 遍历所有可能的分割点，计算每个分割点对应的统计量，公式为： ； 其中，为低风险组的实际死亡人数，为低风险组的期望死亡人数，为高风险组的实际死亡人数，为高风险组的期望死亡人数，期望死亡人数基于全队列生存曲线计算得出； 选择使统计量最大的分割点作为初始阈值； 通过方法验证初始阈值的稳定性，最终确定风险分层阈值为0.56； 所述Maxstat统计量用于评估分割点对生存风险的区分能力，统计量值越大表明该分割点下高、低风险组的生存差异越显著。

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