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龙图腾网恭喜中国人民解放军总医院申请的专利一种心源性休克实时风险预警监测系统、设备及可存储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：CN116525116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202310783406.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种心源性休克实时风险预警监测系统、设备及可存储介质是由孙宇慧;何昆仑设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种心源性休克实时风险预警监测系统、设备及可存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种心源性休克实时风险预警监测系统、设备及可存储介质，涉及智能医疗领域。所述系统包括：获取单元，用于获取患者临床数据和基因数据；分期单元，用于将所述患者临床数据和基因数据输入分类模型，得到分类结果；预警单元，基于患者处于心源性休克的分期发出预警信号，当分期结果为A期或B期时，发出低风险警报；当分期结果为C期时，发出中风险警报；当分期结果为D期或E期时，发出高风险警报。本发明开发的心源性休克实时风险预警监测系统提高了临床分期诊断效率，具有重要的临床意义。

本发明授权一种心源性休克实时风险预警监测系统、设备及可存储介质在权利要求书中公布了：1.一种心源性休克实时风险预警监测系统，其特征在于，所述系统包括：获取单元，用于获取患者临床数据和基因数据；分期单元，用于将所述患者临床数据和基因数据输入分类模型，得到分类结果，所述分类模型的构建方法包括：获取心源性休克患者的数据集，所述数据集划分为训练集、验证集与测试集，所述训练集包括患者的临床数据、基因数据以及患者处于A期、B期、C期、D期或E期的分类标签；使用混合熵判别系数对所述训练集进行筛选，得到筛选数据，所述混合熵判别系数定义为： 其中，第维特征的判别系数，、分别为两个相邻类别对应的第维特征值的均值，、分别为两个相邻类别对应的第维特征值的方差，为数据类别的总数，为特征向量的总维数，为第维特征的混合熵；所述混合熵定义为： 其中，为特征参数矢量的总数目，为所述训练集样本的数量，为统一去掉第维特征后训练误差，所述训练误差是利用预设的随机森林模型在所述训练集上进行训练得到；使用多层感知机将所述筛选数据映射到嵌入空间，得到映射数据；对所述映射数据进行特征提取，得到数据特征；将所述数据特征输入机器学习模型进行模型构建，得到初步分类结果，将所述初步分类结果与所述分类标签比对，生成综合损失函数，基于综合损失函数优化机器学习模型，得到训练好的分类模型；预警单元，基于患者处于心源性休克的分期发出预警信号，当分期结果为A期或B期时，发出低风险警报；当分期结果为C期时，发出中风险警报；当分期结果为D期或E期时，发出高风险警报。

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