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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利一种鱼精蛋白剂量-效应关系建模方法、预测系统和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：CN121260226B 。

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：202511822405.8，技术领域涉及：G16B5/00；该发明授权一种鱼精蛋白剂量-效应关系建模方法、预测系统和存储介质是由杜康;熊际月;胡江平;喻翔;杜磊设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种鱼精蛋白剂量-效应关系建模方法、预测系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于基于特定计算模型的计算机系统技术领域，具体涉及一种鱼精蛋白剂量‑效应关系建模方法、预测系统和存储介质。本发明的建模方法包括：输入来自单个患者的临床数据，所述临床数据包括鱼精蛋白的给药剂量，以及对应的ACT测量值；基于所述临床数据拟合不同的适用于鱼精蛋白剂量‑效应关系的模型，通过交叉验证选择最优的模型；采用单个患者的所有临床数据对最优的模型重新进行训练，得到实际用于部署的最佳模型。本发明还提供了应用上述模型进行鱼精蛋白剂量‑效应关系预测的系统。本发明相比于单一模型对鱼精蛋白剂量‑效应关系的预测具有更高的准确性，有利于精准控制患者的鱼精蛋白用量，在围术期抗凝管理中具有很好的应用前景。

本发明授权一种鱼精蛋白剂量-效应关系建模方法、预测系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种鱼精蛋白剂量-效应关系建模方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，输入来自单个患者的临床数据，所述临床数据包括肝素充分抗凝的条件下，鱼精蛋白的给药剂量，以及对应的ACT测量值； 步骤2，基于所述临床数据拟合不同的适用于鱼精蛋白剂量-效应关系的模型，通过交叉验证选择最优的模型； 步骤3，采用单个患者的所有临床数据对最优的模型重新进行训练，得到实际用于部署的最佳模型； 步骤2中，所述交叉验证选自LOOCV；所述LOOCV方法流程中，通过对比不同模型的RMSE值得到最优模型； 所述LOOCV的流程为： 输入：一位患者的N个鱼精蛋白-ACT数据点构成的数据集： ； 该数据集必须包含基线ACT值； 初始化：分别设定各模型的误差累加器； LOOCV流程： 1开始循环：对于i从1到N； 2数据分区：训练集是从完整数据集中移除第i个数据点，剩下的n-1个数据点构成训练集，测试集为被移除的第i个数据点单独构成测试集； 3模型训练：使用训练集i的n-1个数据点，分别对三个候选模型进行参数拟合； 4进行预测：将测试集i中的剂量分别输入到上述三个临时模型中，得到三个模型对该点的预测值； 5计算误差：将三个模型的预测值与测试集中真实的ACT值进行比较，计算它们各自的平方误差，当i从1到n的所有循环都结束后会得到两列共n个平方误差值； 计算最终指标：将所有循环中计算出的平方误差分别求和，然后除以数据点的总数n，得到每个模型的均方误差MSE，然后进一步得到RMSE，RMSE代表了每个模型在交叉验证过程中的平均预测误差； 模型选择与输出：通过比较三个模型的RMSE值得到最优模型； 所述模型选自用于捕捉鱼精蛋白双相药物效应及U型剂量-效应曲线特征的二次拟合模型、三次多项式拟合模型和三次样条拟合模型。

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