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龙图腾网获悉强联智创(北京)科技有限公司申请的专利对用于出血风险的预测模型进行训练的方法及相关产品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：CN121416083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511572116.7，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权对用于出血风险的预测模型进行训练的方法及相关产品是由杨光明;金海岚;秦岚设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本对用于出血风险的预测模型进行训练的方法及相关产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种对用于出血风险的预测模型进行训练的方法及相关产品。该方法包括：采集被检者的医学影像数据、基因型和出血风险标签，其中所述医学影像数据中标注有出血掩膜和脑部海绵状血管畸形的分型类型；基于所述医学影像数据，使用所述特征提取单元进行特征提取，获得影像特征；使用所述嵌入单元将所述基因型嵌入所述影像特征，获得嵌入特征；将所述嵌入特征输入至所述预测单元来进行出血风险预测和分型预测，并基于所述出血风险标签、所述分型类型计算损失函数；基于所述损失函数训练所述预测模型，使得所述预测单元输出出血风险预测结果和分型预测结果。利用本申请的方案，可以提升精确的出血风险和分型预测，为临床提供全面决策支持。

本发明授权对用于出血风险的预测模型进行训练的方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种对用于出血风险的预测模型进行训练的方法，其中所述预测模型包括特征提取单元、嵌入单元和预测单元，并且所述方法包括： 采集被检者脑部海绵状血管畸形相关的医学影像数据、基因型和反映连续时间衰减特性的出血风险标签，其中所述医学影像数据中标注有出血掩膜和脑部海绵状血管畸形的分型类型； 基于所述医学影像数据，使用所述特征提取单元进行特征提取，获得影像特征； 使用所述嵌入单元将所述基因型嵌入所述影像特征，获得嵌入特征； 将所述嵌入特征输入至所述预测单元来进行出血风险预测和分型预测，并基于所述出血风险标签、所述分型类型计算损失函数； 基于所述损失函数训练所述预测模型，使得所述预测单元输出出血风险预测结果和分型预测结果； 其中通过以下操作采集反映连续时间衰减特性的所述出血风险标签： 采集被检者的随访出血记录； 响应于被检者的随访出血记录在预设随访周期内未出血，设置出血风险标签为0； 响应于被检者的随访出血记录在预设随访周期内发生再出血，设置出血风险标签为V1V1+V0+ΔT_max-t1-t0ΔT_max2，其中V1表示再出血量，V0表示基线出血量，ΔT_max表示预设随访周期，t1-t0表示出血时间间隔。

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