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龙图腾网获悉南方医科大学南方医院申请的专利一种基于中性粒细胞与淋巴细胞比率的痛风复发风险评估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：CN120824012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510988771.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于中性粒细胞与淋巴细胞比率的痛风复发风险评估方法及系统是由李娟;李孟;章辉;刘佳妮;陈世贤;林瑞丰;林文霞;谢单宁;钟斐;朱俊卿;张晴晴;陈晓玲;陈奕昕;张怡晓;林宇畅;张裕琳;肖飞;程志鹏设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于中性粒细胞与淋巴细胞比率的痛风复发风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于中性粒细胞与淋巴细胞比率的痛风复发风险评估方法及系统，包括：数据采集，数据预处理，并通过数据标准化处理生成痛风复发风险评估样本数据；建立Cox比例风险回归模型和竞争风险模型的联合模型，评估中性粒细胞与淋巴细胞比值NLR与痛风复发之间的关联；将NLR作为痛风复发风险的预后因素的特征变量加入基线模型，构建多种痛风复发风险候选预测模型；并筛选以获得目标痛风复发风险评估模型；生成评估结果；可视化显示。能够有效处理临床数据的不完整和偏态分布问题，提高数据的质量和稳定性，通过筛选出有效的目标痛风复发风险评估模型，提高评估预测的准确性，为临床医生提供可靠的辅助决策支持。

本发明授权一种基于中性粒细胞与淋巴细胞比率的痛风复发风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于中性粒细胞与淋巴细胞比率的痛风复发风险评估方法，其特征在于，所述方法包括： S1，从数据中心系统中采集预设时间段内同一目标人群的电子病历数据、临床病理资料、住院和临床随访数据； S2,对所述电子病历数据、临床病理资料、住院和临床随访数据进行预处理，并通过数据标准化处理生成痛风复发风险评估样本数据； S3，建立Cox比例风险回归模型和竞争风险模型的联合模型，评估中性粒细胞与淋巴细胞比值NLR与痛风复发之间的关联； S4，当评估关联判断条件通过时，将NLR作为痛风复发风险的预后因素的特征变量加入基线模型，来构建多种痛风复发风险候选预测模型； S5，分别采用C统计量、净重新分类指数NRI和综合判别改善指数IDI评价所述多种痛风复发风险候选预测模型用于评估痛风复发的预测效果，以获得目标痛风复发风险评估模型； S6，根据患者临床数据及所述目标痛风复发风险评估模型预测患者痛风复发风险，并生成相应的风险评估结果； S7，构建可视化界面并显示，评估中性粒细胞与淋巴细胞比值NLR对痛风复发的最佳阈值和预测价值，并将其效能与传统标志物进行比较； 其中，所述S3，建立Cox比例风险回归模型和竞争风险模型，评估中性粒细胞与淋巴细胞比值NLR与痛风复发之间的关联，包括： S3.1,通过Lasso方法筛选出对模型最具影响力的变量，包括：Lasso方法的目标是最小化以下损失函数： ， 其中，是第个观测的目标值，是第个观测的第个特征，是截距项，是第个特征的回归特征系数，是正则化参数，控制正则化的强度，是样本数量，是特征数量，L1正则化项使得部分系数被压缩到零，从而实现特征选择，得到数据集； S3.2,将筛选后的数据代入Cox比例风险回归模型进行回归，得到回归特征系数，其中，估计量满足： ， 其中，表示Cox模型的样本构成，，表示第个生存的时间，表示删失时间，表示事件标识向量； S3.3,利用回归特征系数对数据集通过公式转化，获得新的数据集； S3.4,将新的数据集按照预设比例划分为训练集和验证集； S3.5,通过训练集对竞争风险模型进行学习训练，并通过验证集进行测试评估，得到竞争风险模型； S3.6,使用竞争风险模型中的Grey检验统计量最大化方法和Cox比例风险生存模型中的对数秩检验统计量最大化方法确定NLR的最佳截断值，通过竞争风险模型和Kaplan-Meier生存分析进行敏感性分析，以确认不同模型设定下研究结果的稳健性。

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