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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种可视化交互式的脓毒症早期智能预警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：CN115049069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210616733.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种可视化交互式的脓毒症早期智能预警方法是由刘澄玉;李润发;杨美程;李建清设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可视化交互式的脓毒症早期智能预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可视化交互式的脓毒症早期智能预警方法，具体步骤如下：第一步：病人数据库构建，通过数据库技术，完成病人数据信息的采集与存储；第二步：与数据库技术进行交互，完成病人临床电子病历数据的获取，构建以小时为单位步长的患者表格化时间序列；第三步：数据预处理及特征提取，提取出病人信息采集中反映测量频率、测量时间间隔等信息的特征；第四步：基于LightGBM等算法完成模型的训练及部署，模型训练过程中使用贝叶斯超参数优化算法；第五步：临床可解释、可视化、可交互界面搭建。本发明有效提高了患者风险的预警能力，为ICU医生在病人脓毒症前提前干预，同时可解释、可视化与可交互为ICU病人的辅助决策提供了有力保证。

本发明授权一种可视化交互式的脓毒症早期智能预警方法在权利要求书中公布了：1.一种可视化交互式的脓毒症早期智能预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：病人数据库构建；通过ICU病房内的呼吸机、心电图机、血糖仪、血气分析仪、医用吊塔、输液泵仪器完成病人信息的采集，利用MySQL数据库技术完成病人数据的存储；S2：临床电子病历数据的获取；利用SQL语言完成病人信息的提取，构建以小时为单位步长的患者表格化时间序列，完成Flask框架与病人数据库的交互，脓毒症的定义标准参考Sepsis-3.0标准；S3：数据预处理与特征提取；提取出病人信息采集中反映测量频率、测量时间间隔信息的特征，提取临床经验特征；S4：基于LightGBM算法完成模型的训练及部署；首先利用LightGBM算法，基于贝叶斯超参数优化方法，使用病人的电子病历信息对模型进行训练，将完成训练的模型进行部署，利用模型进行病人脓毒症的早期预测；S5：临床可解释、可视化、可交互界面搭建；利用Flask框架和Vue框架构建前后端系统，基于可解释信息搭建临床可视化交互界面以辅助临床决策，建立从原始数据和可视化预警信息显示到医生实时风险追踪、再到医生实时干预的全新人工智能决策辅助系统；临床可解释、可视化、可交互界面搭建，使用局部解释方法LIME和Shapley可加性解释方法SHAP对模型进行可解释性操作；LIME方法是通过使用线性模型作为局部代理模型，解释黑盒分类模型LIME在局部解释的过程中强调两个模型解释的标准：一个是解释本身必须可解释，一个是局部保真性；LIME通过最小化保真函数，简单化可解释的代理模型来权衡以上两个标准；其目标函数：ξx＝argming∈GΓf,g,Πx+Ωg式中，G表示可解释模型的集合：Ωg表示的是模型g的复杂程度；f表示等待解释的模型；Πx表示x的邻近度量以定义x周围的局部性；SHAP方法中沿用了LIME中的描述，同时使用了可加性的特征归因方法；可加性的特征归因方法表达如下式所示，其中，z'∈{0,1}N，M为特征数量，φi∈R，φ0表示在没有简化输入情况下的模型输出，gz'表示可解释模型输出； SHAP值的作用主要是用于量化每个特征对模型预测所做的贡献，该方法源自博弈论中Shapleyvalue；其基本的设计思想是：首先计算一个特征加入到模型当中的边际贡献，然后计算该特征所有特征序列中不同的边际贡献，最后计算该特征的SHAP值，即该特征所有边际贡献的均值；假设第i个样本为xi,第i个样本的第j个特征为xij，特征的边际贡献为mcij，边的权重为wi，其中fxij为xij的SHAP值，第i个样本的第1个特征的SHAP值计算如下：fxi1＝mci1w1+...+mci1wn模型对该样本的预测值为yi，整个模型的基线为ybase，那么SHAPvalue服从以下等式：yi＝ybase+fxi1+fxi2+...+fxisfxi1就是第i个样本中第一个特征对最终预测值yi的贡献值，每个特征的SHAP值表示以该特征为条件时模型预测的变化；对于每个功能，SHAP值都说明了其所做贡献，以说明实例的平均模型预测与实际预测之间的差异；当fxi，10，说明该特征提升了预测值，反之，说明该特征使得贡献降低。

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