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龙图腾网恭喜西安交通大学医学院第一附属医院申请的专利一种基于普外科大数据的医疗数据管理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：CN119673432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510195663.1，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于普外科大数据的医疗数据管理方法是由魏光兵;王星傑;李徐奇设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于普外科大数据的医疗数据管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据管理技术领域，公开了一种基于普外科大数据的医疗数据管理方法，通过结合随机森林模型与改进Shapley公式的创新方法，显著提升了预测结果的准确性和可解释性。首先，利用随机森林模型而生成精准的预测结果。其次，基于改进Shapley公式计算每个病理指标对预测结果的具体贡献值，这一过程不仅量化了各个指标的重要性，还克服了传统Shapley值计算效率低下的问题，大幅提高了分析速度和实用性。通过筛选出具有高改进贡献值的关键指标，本发明能够精准定位影响预测结果的核心因素，为后续决策提供科学依据。

本发明授权一种基于普外科大数据的医疗数据管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于普外科大数据的医疗数据管理方法，其特征在于，包括：步骤1，获取患者数据，并进行预处理；患者数据包括若干病理指标；步骤2，从预处理后的患者数据中筛选若干训练样本，并为每个训练样本标定标签；标签包括疾病类型以及病理指标对于疾病类型的风险概率；步骤3，构建随机森林模型，将带有标定标签的所有训练样本作为训练集对随机森林模型进行训练，得到训练完毕的随机森林模型；获取患者实时数据并输入训练完毕的随机森林模型，得到预测结果；所述预测结果包括每个病理指标对于当前疾病类型的风险概率；基于Shapley公式计算得到改进Shapley公式，通过改进Shapley公式计算患者实时数据中每个病理指标对预测结果的改进贡献值：步骤31，从患者实时数据中提取每个病理指标，并基于每个病理指标生成不包含当前病理指标的特征子集；通过训练完毕的随机森林模型得到多个时刻下每个病理指标以及每个特征子集的预测值；步骤32，基于多个时刻下每个病理指标以及不包含当前病理指标的特征子集的预测值，通过Shapley公式，计算当前病理指标以及不包含当前病理指标的特征子集的初始贡献值；步骤33，为当前病理指标以及不包含当前病理指标的特征子集，确定一个组合权重；步骤34，计算当前时刻下当前病理指标以及不包含当前病理指标的特征子集之间的互信息；步骤35，根据初始贡献值、组合权重以及互信息，得到改进Shapley公式，以计算出改进贡献值： ；式中，代表第i个病理指标在当前时刻t的改进贡献值，F代表特征子集和或病理指标的集合，代表当前时刻t的第i个病理指标与不包含当前病理指标的特征子集的组合权重，代表第i个病理指标的初始贡献值，代表当前时刻t下第i个病理指标与不包含当前病理指标的特征子集S内第j个病理指标的互信息，代表调整系数；根据患者实时数据中每个病理指标对预测结果的改进贡献值、患者实时数据中每个病理指标对于当前疾病类型的风险概率，计算得到综合评分，并由高到低进行排列，将前23综合评分对应的病理指标作为关键指标；步骤4，基于预测结果，生成初步方案：疾病类型、患者实时数据、关键指标、关键指标对于当前疾病类型的风险概率以及干预措施；并执行初步方案，得到执行关键指标；步骤5，基于执行初步方案前的病理指标、执行初步方案后的每个关键指标，计算得到关键指标的干预特征值；定义一个优化目标，基于干预特征值构建优化函数，并利用优化算法求解优化函数的最优解，最优解即为优化方案。

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