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龙图腾网获悉中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利基于组合机器学习的手术危重症辅助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：CN115116605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202210739092.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于组合机器学习的手术危重症辅助评估方法是由陈芋文;吴海洋;陈嘉翼;张矩设计研发完成，并于2022-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于组合机器学习的手术危重症辅助评估方法在说明书摘要公布了：本发明为基于组合机器学习的手术危重症辅助评估方法，包括如下步骤：S1：将历史监护与监测的时序数据进行分割和人为标记；S2：利用基于决策树的随机森林回归进行数据补全；S3：危重症共有指标的相关性分析；S4：利用组合机器学习方法建立术前辅助评估模型并训练；S5：辅助医生对术前危重症进行评估分析；S6：将术中的历史监护与监测的时序数据按照术中特征值进行聚类；S7：利用损失函数计算出最优监测周期；S8：利用最优监测周期计算危重症程度量化值；S9：利用组合机器学习方法建立术中辅助评估模型并训练；S10：辅助医生对术中危重症进行评估分析。本发明能够全面准确的预测出危重症周期以及危重症的程度，有利于辅助医务人员进行有效干预。

本发明授权基于组合机器学习的手术危重症辅助评估方法在权利要求书中公布了：1.基于组合机器学习的手术危重症辅助评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将历史监护与监测的时序数据按照术前阶段和术中阶段分割为术前历史监护与监测的时序数据和术中的历史监护与监测的时序数据，并按照医生诊断结论进行危重症及其周期的人为标记； S2：对术前和术中的历史监护与监测的时序数据，分别利用基于决策树的随机森林回归算法对其中缺失的监测指标数据进行填补； S3：根据术前的历史监护与监测的时序数据，进行危重症共有指标的相关性分析，提取对危重症影响权重和大的监测指标作为术前因子； S4：将术前因子作为模型的输入，利用组合机器学习方法建立适应不用类型危重症的术前辅助评估模型，并用术前的历史监护与监测的时序数据对其进行训练； S5：将某一患者的术前因子输入到训练好的危重症的术前辅助评估模型，辅助医生对术前危重症进行评估分析； S6：将术中的历史监护与监测的时序数据中标记为危重症周期的数据进行术中特征值计算，同理，将术中的历史监护与监测的时序数据中标记为非危重症周期的患者数据进行术中特征值计算，然后按照术中特征值进行聚类，得到危重症聚类中心和非危重症聚类中心； S7：初始设定一个监测周期，将术中的历史监护与监测的时序数据按照监测周期进行术中特征值计算，根据术中特征值与危重症聚类中心和非危重症聚类中心的距离进行归类，并利用损失函数计算出最优监测周期； S8：利用最优监测周期内的术中历史监护与监测的时序数据，计算危重症程度量化值； S9：将术前因子、术中特征值和危重症程度量化值作为模型的输入，利用组合机器学习方法建立适应不用类型危重症的术中辅助评估模型，并用术前和术中的历史监护与监测的时序数据对其进行训练； S10：将某一患者的术前因子、术中特征值和危重症程度量化值输入到训练好的危重症的术中辅助评估模型，辅助医生对术中危重症进行评估分析。

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