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龙图腾网获悉南昌大学第二附属医院申请的专利一种基于临床指标与分子标志物的输血策略优化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：CN121687520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610181577.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于临床指标与分子标志物的输血策略优化系统是由黄婷;熊刚;龚晨辉;叶水文;黄竹仙;简维宇设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于临床指标与分子标志物的输血策略优化系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗信息技术领域，具体公开了一种基于临床指标与分子标志物的输血策略优化系统，首先采集患者的临床指标与源自循环肿瘤细胞的分子标志物数据，并进行标准化整合构建反映临床动态与分子特征关联的多维度特征集合；通过数据挖掘识别关键关联规则，并据此为每位患者生成量化的异常表达谱与风险分层标签，结合实时数据评估输血紧迫状态，推演不同输血方案下的生理响应与风险变化，通过求解最优的个体化输血策略参数，通过构建患者特异性虚拟仿真场景对策略进行推演验证，并与历史数据比对以计算预期效能偏离度，输出经过优化验证的最终执行方案；本发明实现了从静态阈值输血到个体化动态预测与优化输血的转变。

本发明授权一种基于临床指标与分子标志物的输血策略优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于临床指标与分子标志物的输血策略优化系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于获取患者的临床指标数据与分子标志物数据；所述临床指标数据包括血红蛋白水平、器官功能评分和多器官功能障碍状态；所述分子标志物数据包括从循环肿瘤细胞中获得的基因表达谱和基因突变谱； 数据整合模块，用于接收临床指标数据与分子标志物数据，并以患者为单位对临床指标数据与分子标志物数据进行结构化处理，构建包含多维度特征的关联特征集合，具体包括： 对临床指标数据与分子标志物数据进行分治预处理，分别生成临床指标时序矩阵与分子标志物特征矩阵； 根据预设的时间窗口，将临床指标时序矩阵中多个连续时间点的指标变化趋势，映射至分子标志物特征矩阵，生成表征临床动态与分子静态特征间对应关系的关联映射矩阵； 基于关联映射矩阵，提取每一时间窗口内临床趋势与分子特征的共变模式，将共变模式编码为固定维度的特征向量，聚合所有时间窗口的特征向量以形成关联特征集合； 数据分析模块，用于对关联特征集合进行数据挖掘与特征提取，识别临床指标与分子标志物之间的潜在关联规则，并基于潜在关联规则为每位患者生成对应的异常表达谱与风险分层标签； 策略生成模块，用于根据异常表达谱与风险分层标签，并结合患者实时更新的临床指标与分子标志物动态信息，通过预设的推理逻辑输出个体化的输血策略，输血策略明确包括输血触发时机、血红蛋白阈值及红细胞输注剂量； 验证优化模块，用于对个体化输血策略进行效果评估与参数调整，通过仿真推演并与历史病例数据进行回顾性对比，分析策略对器官功能与并发症的影响，最终输出经过优化的输血执行方案，具体包括： 基于患者个体的关联特征集合与异常表达谱，构建反映患者病理生理特征的虚拟仿真场景； 在虚拟仿真场景中，加载个体化输血策略并推演执行，同步计算推演过程中器官功能指标的动态变化值与并发症发生概率； 将器官功能指标的动态变化值与并发症发生概率，同历史病例数据库中具有相似异常表达谱病例的实际临床结局数据进行匹配比对，计算策略的预期效能偏离度； 依据预期效能偏离度，对个体化输血策略中的输血触发时机、血红蛋白阈值及红细胞输注剂量参数进行定向调整，生成经过优化的输血执行方案； 所述构建反映患者病理生理特征的虚拟仿真场景，具体包括： 依据异常表达谱，识别并提取驱动患者当前生理状态的核心分子功能异常事件，以及异常事件在临床指标上对应的关键变化模式； 根据关联特征集合，构建核心分子功能异常事件与关键临床变化模式之间的时间依赖与因果强度关系网络； 基于关系网络，整合患者的实时生理时序数据，生成包含多层级病理生理交互作用、能够模拟输血干预下状态演变的动态虚拟仿真场景。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学第二附属医院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市东湖区民德路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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