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龙图腾网恭喜北京石油化工学院申请的专利基于LightGBM优化的死亡率预测方法和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：CN114093503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111317863.8，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于LightGBM优化的死亡率预测方法和系统是由徐文星;王瑶;陈谦;李嘉诚;安欣舒;梁永文设计研发完成，并于2021-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LightGBM优化的死亡率预测方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及医护领域，具体涉及一种基于LightGBM优化的死亡率预测方法和系统，该方法包括：首先获取待检测患者的监护数据；然后将监护数据带入与预设LightGBM模型中，得到待检测患者的死亡率预测结果；最后将死亡率预测结果输出。其中，LightGBM模型为，基于预设数据集通过随机森林和皮尔逊相关性算法共同进行特征选择，并通过麻雀搜索算法优化模型参数后得到的。如此，通过随机森林和皮尔逊相关性算法共同进行特征选择，保证了特征取舍的准确性，以及通过麻雀搜索算法确定LightGBM算法的最优参数组合，多方面提高患者死亡率预测的准确性。

本发明授权基于LightGBM优化的死亡率预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LightGBM优化的死亡率预测方法，其特征在于，包括： 获取待检测患者的监护数据； 将所述监护数据带入与预设LightGBM模型中，得到所述待检测患者的死亡率预测结果；其中，所述LightGBM模型为，基于预设数据集通过预设随机森林算法和预设皮尔逊相关性算法共同进行特征选择，并通过预设麻雀搜索算法优化模型参数后，得到的LightGBM死亡率预测模型； 将所述死亡率预测结果输出； 其中，所述基于预设数据集通过随机森林算法和皮尔逊相关性算法共同进行特征选择，包括： 确定数据集，并对所述数据集进行数据处理后得到待选择特征； 通过预设随机森林算法，分别计算每个所述待选择特征的重要性值； 通过预设皮尔逊相关性算法，分别计算每个所述待选择特征的相关性； 基于所述待选择特征的重要性值和相关性，得到对应每个所述待选择特征的死亡率影响值，包括：将各个实验室检测项目的待选择特征的重要性值与相关性进行相加，得到各个实验室检测项目的待选择特征对应的死亡率影响值； 基于所述死亡率影响值对所述待选择特征进行选择，包括：基于所述死亡率影响值对所述待选择特征进行排序；基于排序结果对所述待选择特征进行取舍，完成特征选择。

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