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龙图腾网恭喜北京瑞林医普科技有限公司申请的专利一种恶性肿瘤风险评估与诊断决策系统、设备及介质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：CN119170262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202311638877.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种恶性肿瘤风险评估与诊断决策系统、设备及介质是由张凯设计研发完成，并于2023-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶性肿瘤风险评估与诊断决策系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种恶性肿瘤风险评估与诊断决策系统、设备及介质，涉及恶性肿瘤评估的技术领域，包括：信息获取模块，用于获取用户信息，数据处理模块，用于对用户信息中的用户数据进行处理，得到用户验证数据，特征提取模块，用于对用户验证数据进行数据特征提取，得到与用户相对应的数据参数特征以及与数据参数特征对应的参数特征值，特征评估模块，用于将数据参数特征以及参数特征值输入至预测模型中进行训练，得到用户在不同时间阶段的患病概率值，诊断反馈模块，用于基于预设转换标准对患病概率值进行格式转换，得到患病概率信息，并将患病概率信息反馈至目标设备。本申请提高了恶性肿瘤风险评估的准确性。

本发明授权一种恶性肿瘤风险评估与诊断决策系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种恶性肿瘤风险评估与诊断决策系统，其特征在于，包括：信息获取模块，用于获取用户信息，所述用户信息为用户通过目标设备输入的个人信息；数据处理模块，用于对所述用户信息中的用户数据进行处理，得到用户验证数据；特征提取模块，用于对所述用户验证数据进行数据特征提取，得到与所述用户相对应的数据参数特征以及与所述数据参数特征对应的参数特征值；特征评估模块，用于将所述数据参数特征以及所述参数特征值输入至预测模型中进行训练，得到所述用户在不同时间阶段的患病概率值；诊断反馈模块，用于基于预设转换标准对所述患病概率值进行格式转换，得到患病概率信息，并将所述患病概率信息反馈至所述目标设备；所述系统还包括：特征数据获取模块、数据确定模块、数据整理模块、数据分析模块以及模型训练模块，其中，所述特征数据获取模块，用于获取不同种类恶性肿瘤所对应的恶性肿瘤因素特征以及患有不同种类恶性肿瘤的患者历史数据；所述数据确定模块，用于根据所述患者历史数据确定每个恶性肿瘤因素特征所对应的因素特征数据以及与所述因素特征数据所对应的时间序列长度；所述数据整理模块，用于根据所述因素特征数据以及所述时间序列长度对所述患者历史数据进行无监督时间序列数据整理，得到不同种类恶性肿瘤对应的患者数据矩阵；所述数据分析模块，用于对所述患者数据矩阵进行数据分析处理，得到不同恶性肿瘤因素特征在未来预设时间内的权重值分布以及与所述权重值分布对应的权重分值；所述模型训练模块，用于创建预测模型，并将所述恶性肿瘤因素特征、权重值分布以及权重分值输入至所述预测模型中进行训练，得到训练后的预测模型；所述数据分析模块在对所述患者数据矩阵进行数据分析处理，得到不同恶性肿瘤因素特征在未来预设时间内的权重值分布以及与所述权重值分布对应的权重分值时，具体用于：判断所述恶性肿瘤因素特征是否为不可控因素特征，若是，则汲取定义所述患者数据矩阵中与所述恶性肿瘤因素特征对应的数据为第一序列数据，将所述患者数据矩阵中剩余的恶性肿瘤因素特征对应的数据定义为第二序列数据；按照时间序列监测计算所述第一序列数据以及所述第二序列数据中每一恶性肿瘤因素特征对应的数据发展情况，得到与所述第一序列数据相对应自由关联系数以及与所述第二序列数据相对应的可控关联系数；基于所述自由关联系数以及预设权重标准对所述第一序列数据中每个恶性肿瘤因素特征在不同单位时间内的权重值进行计算，得到所述第一序列数据中不同恶性肿瘤因素特征的第一时间权重组；基于所述可控关联系数以及所述预设权重标准对所述第二序列数据中每个恶性肿瘤因素特征在不同单位时间内的权重值进行计算，得到所述第二序列数据中不同恶性肿瘤因素特征的第二时间权重组；分别将所述第一时间权重组以及所述第二时间权重组与所述患者数据矩阵进行数据对应结合处理，生成预测数据矩阵；对所述预测数据矩阵进行数据处理，得到不同恶性肿瘤因素特征在未来预设时间内的权重值分布以及与所述权重值分布对应的权重分值。

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