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龙图腾网获悉中南大学;中南大学湘雅医院申请的专利基于电解质紊乱的重症存活时间预测模型训练方法及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：CN119724578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202411770432.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于电解质紊乱的重症存活时间预测模型训练方法及系统是由吕丰;李兆钧;吴帆;王占稳;张丽娜;钱招昕设计研发完成，并于2024-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电解质紊乱的重症存活时间预测模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于电解质紊乱的重症存活时间预测模型训练方法及系统，所述训练方法包括获取不同患者的电解质数据，根据电解质数据构建每个患者的电解质变化时间序列；设定不同的时间阈值；基于每个时间阈值，根据每个患者的电解质变化时间序列及其存活时间构建与时间阈值对应的样本数据集；构建生存预测模型；利用每个样本数据集对生存预测模型进行训练和验证，得到与时间阈值对应的目标预测模型。本发明在保证存活时间预测精度的基础上，大大提高了预测效率。

本发明授权基于电解质紊乱的重症存活时间预测模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于电解质紊乱的重症存活时间预测模型训练方法，其特征在于，所述训练方法包括以下步骤： 获取不同患者的电解质数据，并根据所述电解质数据构建每个患者的电解质变化时间序列；其中，所述电解质变化时间序列包括不同时间段内各电解质指标的检测值以及检查次数；所述电解质指标包括钠离子、钾离子、钙离子、镁离子、氯离子、磷酸根、碳酸氢根以及衡量血液酸碱程度的pH值； 根据存活时间预测范围设定不同的时间阈值；基于每个所述时间阈值，根据每个患者的电解质变化时间序列及其存活时间构建与所述时间阈值对应的样本数据集； 构建生存预测模型；其中，所述生存预测模型采用改进的LSTM模型，所述改进的LSTM模型是在原LSTM模型基础上，增加一个针对短期记忆的时间衰减模块，所述时间衰减模块用于根据额外的时间输入和时间衰减函数将上一个单元的记忆总和转换为经过衰减处理的记忆总和，具体表达式为： 其中，表示第t－1个单元的短期记忆；表示第t－1个单元的记忆总和；表示权重矩阵；表示偏置参数；表示第t－1个单元经过衰减的短期记忆；表示时间衰减函数；表示两个输入与之间在物理世界中实际所经过的时间；表示第t－1个单元的长期记忆；表示第t－1个单元经过衰减的记忆总和； 利用每个样本数据集对所述生存预测模型进行训练和验证，得到与时间阈值对应的目标预测模型。

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中南大学;中南大学湘雅医院，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932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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