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龙图腾网获悉上海市第六人民医院申请的专利基于GEE模型与遗传特征的噪声性语言频率听力损伤预测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：CN121687522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610194486.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于GEE模型与遗传特征的噪声性语言频率听力损伤预测系统是由王慧;李世媛;李林鹏;殷善开设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GEE模型与遗传特征的噪声性语言频率听力损伤预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生物统计学技术领域，公开了基于GEE模型与遗传特征的噪声性语言频率听力损伤预测系统，包括：数据采集模块，采集工人的随访数据；数据处理模块，生成标准化的建模数据集；特征筛选模块，通过统计学习方法筛选特征，得到关键特征子集；时变交互模块，构建广义估计方程模型，输出回归系数估计；风险预测模块，输出个体的风险概率和风险分层结果；决策支持模块，生成个体的听力防护建议；本发明通过构建广义估计方程模型处理职业噪声暴露工人的随访数据，提高了对语言频率听力损失风险预测的准确性和稳定性，为制定个性化的听力防护方案、推荐合适的听力保护装置提供依据，有助于实现职业性听力损失从被动治疗向主动预防的转变。

本发明授权基于GEE模型与遗传特征的噪声性语言频率听力损伤预测系统在权利要求书中公布了：1.基于GEE模型与遗传特征的噪声性语言频率听力损伤预测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，从多个数据源采集职业噪声暴露工人的随访数据，随访数据包括人口信息、听力数据、遗传信息和环境噪声数据； 数据处理模块，基于所述随访数据，执行数据清洗、异常值处理、缺失值填补和变量标准化，生成标准化的建模数据集； 特征筛选模块，基于所述建模数据集，通过统计学习方法筛选与语言频率听力损失显著相关的特征，得到关键特征子集； 时变交互模块，基于所述关键特征子集和建模数据集，构建包括时变交互项的广义估计方程模型，广义估计方程模型输出回归系数估计；包括： 时变交互项包括基因型与累积噪声暴露的交互项和基因型与年龄的交互项，所述基因型与累积噪声暴露的交互项通过将个体的基因型变量与所述个体在某时间点的累积噪声暴露量相乘得到，所述基因型与年龄的交互项通过将个体的基因型变量与所述个体在某时间点的年龄相乘得到； 采用Logit链接函数建立边际均值模型，Logit函数将个体在某时间点发生语言频率听力损失的概率映射到线性预测器； 广义估计方程模型指定工作相关矩阵来描述同一个体不同时间点观测值之间的相关性，工作相关矩阵包括相关结构，相关结构包括独立结构、可交换结构、一阶自回归结构和无结构，使用独立模型假设下的拟似然准则选择最优相关结构； 使用选定的工作相关矩阵，通过求解广义估计方程估计模型参数，采用迭代加权最小二乘法求解广义估计方程，获得回归系数估计，包括截距项、年龄主效应系数、累积噪声暴露主效应系数、基因型主效应系数、第一交互效应系数和第二交互效应系数，以及对应回归系数向量的估计值； 风险预测模块，基于所述回归系数估计，对个体的未来时间点进行语言频率听力损失风险预测，输出个体的风险概率和风险分层结果； 决策支持模块，基于所述风险概率和风险分层结果，生成个体的听力防护建议。

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上海市第六人民医院，其通讯地址为：200233 上海市徐汇区宜山路600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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