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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于图卷积神经网络的糖尿病预测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：CN117038083B 。

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：202311056274.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于图卷积神经网络的糖尿病预测方法及系统是由祝子窑;曹帅设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积神经网络的糖尿病预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于图卷积神经网络的糖尿病预测方法及系统，基于图卷积神经网络的糖尿病预测方法包括：获取糖尿病数据，并进行数据预处理；将预处理后的数据分为训练数据以及测试数据，并通过独热编码对所述训练数据进行向量表示，获取一特征矩阵；利用K紧邻算法构建拓扑图，并根据数据之间的潜在关系转化为邻接矩阵；将所述特征矩阵与所述邻接矩阵输入至图卷积神经网络中，并构建二分类预测模型；将所述测试数据输入至所述二分类预测模型，并获取预测结果，并筛选出隐性的糖尿病人群以及初期糖尿病人群；以考虑医疗数据之间可能存在得某种隐含关系，提高了预测准确率。

本发明授权基于图卷积神经网络的糖尿病预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的糖尿病预测方法，其特征在于，包括： 获取糖尿病数据，并进行数据预处理； 将预处理后的数据分为训练数据以及测试数据，并通过独热编码对所述训练数据进行向量表示，获取一特征矩阵； 利用K紧邻算法构建拓扑图，并根据数据之间的潜在关系转化为邻接矩阵； 将所述特征矩阵与所述邻接矩阵输入至图卷积神经网络中，并构建二分类预测模型； 将所述测试数据输入至所述二分类预测模型，并获取预测结果，并筛选出隐性的糖尿病人群以及初期糖尿病人群， 其中，所述获取糖尿病数据，并进行数据预处理的步骤，具体包括以下步骤： 基于NHANES数据库获取糖尿病数据； 采用均值填充的算法对所述糖尿病数据进行预处理， 其中，在所述采用均值填充的算法对所述糖尿病数据进行预处理的步骤中，具体包括以下步骤： 当某一列空白值的属性为数值类型时，计算空白值所在列所有值的平均值，并利用平均值填充缺失的空白值； 当某一列空白值的属性为非数值类型时，选取属性列中频率最高的属性值，并将其填补缺失的空白值， 其中，在所述将预处理后的数据分为训练数据以及测试数据的步骤中， 针对预处理后的数据采用Sklearn库提供的train_test_split方法，并以8：2的比例将数据分为训练数据和测试数据， 其中，所述利用K紧邻算法构建拓扑图的步骤，具体包括以下步骤： 将每一个所述训练数据视为一样本； 利用每个样本的特征值计算样本之间的欧式距离dij，计算公式为： 其中，dij为样本之间的欧氏距离，c为样本的特征个数，xic-xjc表示两个样本特征之间的差值。

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