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龙图腾网获悉贵州中医药大学申请的专利基于物联网的产后乳腺炎风险智能预警系统及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：CN121393906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511959341.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于物联网的产后乳腺炎风险智能预警系统及方法是由吴浪涛;熊颖;林艳;周意园;蒋彦锋;赖佳梅设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的产后乳腺炎风险智能预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据挖掘技术领域，具体涉及基于物联网的产后乳腺炎风险智能预警系统及方法，首先基于乳腺炎检测时刻下各个检测指标的整体大小，进行风险评估指数和检测风险等级的量化，并基于历史数据中表征核心状态趋势的主导检测时刻下风险评估指数和检测风险等级，在静态分析的维度上确定历史风险特征值；而后根据主导检测时刻在时序上的检测风险等级的递增情况所反映的乳腺炎症状变化，在动态分析的维度上确定时序风险特征值；进一步地在风险评估指数的基础上将历史风险特征值和时序风险特征值，从而更为准确地进行乳腺炎风险报警值的确定，使得根据乳腺炎风险报警值进行产后乳腺炎风险预警的效果更好。

本发明授权基于物联网的产后乳腺炎风险智能预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的产后乳腺炎风险智能预警方法，其特征在于，所述方法包括： 在物联网云存储平台中，采集预警用户产后历史数据中每个乳腺炎检测时刻的每个检测指标的指标量化值；根据每个乳腺炎检测时刻的各个检测指标的指标量化值整体大小，确定对应的风险评估指数；根据所述风险评估指数确定每个乳腺炎检测时刻的检测风险等级； 根据检测风险等级的时序分布集中情况，确定主导检测时刻；根据所述主导检测时刻的检测风险等级的频率数值分布情况以及对应的风险评估指数的数值大小，确定历史风险特征值；根据时间顺序上主导检测时刻在局部时序位置的检测风险等级的变化上升趋势显著情况，确定时序风险特征值； 根据所述历史风险特征值、所述时序风险特征值以及风险评估指数的分布情况，确定乳腺炎风险报警值；根据所述乳腺炎风险报警值进行产后乳腺炎风险预警； 所述主导检测时刻的获取过程包括： 将所有乳腺炎检测时刻中每个检测风险等级的出现次数，作为每个检测风险等级的主导特征值； 将主导特征值最大的检测风险等级，作为主导风险等级；将检测风险等级为所述主导风险等级的乳腺炎检测时刻，作为主导检测时刻； 所述检测风险等级的获取过程包括： 对所有乳腺炎检测时刻的风险评估指数进行k-means聚类分析，得到至少两个评估指数聚类簇； 将每个评估指数聚类簇中所有的风险评估指数的均值，作为对应的聚类簇特征值； 以聚类簇特征值从小到大的顺序排列所有评估指数聚类簇，得到评估指数聚类簇序列； 将每个乳腺炎检测时刻的风险评估指数所处的评估指数聚类簇在所述评估指数聚类簇序列中的索引值，作为每个乳腺炎检测时刻的检测风险等级； 所述时序风险特征值的获取过程包括： 将每个主导检测时刻的检测风险等级与下一个乳腺炎检测时刻的检测风险等级之间的差值，确定每个主导检测时刻的参考判定值； 将参考判定值小于或等于0的主导检测时刻，作为参考风险时刻；获取参考风险时间段，所述参考风险时间段中的乳腺炎检测时刻连续且均为参考风险时刻，所述参考风险时间段的前一个乳腺炎检测时刻和后一个乳腺炎检测时刻均不是参考风险时刻； 根据参考风险时间段中参考风险时刻的风险评估指数的局部上升趋势，确定对应的风险增长特征值； 将每个参考风险时间段与前一个参考风险时间段之间的乳腺炎检测时刻的数量，作为第一参考数量；将每个参考风险时间段与后一个参考风险时间段之间的乳腺炎检测时刻的数量，作为第二参考数量；将第一参考数量和第二参考数量之间的均值进行负相关映射，确定参考间隔特征值； 根据每个参考风险时间段中所有参考风险时刻的风险评估指数最大值、所述风险增长特征值、所述参考间隔特征值以及参考风险时刻的数量之间的乘积，确定对应的局部风险特征值；根据所有参考风险时间段的局部风险特征值的均值，确定时序风险特征值。

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贵州中医药大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区花溪大学城栋青路4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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