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龙图腾网获悉长春中医药大学申请的专利一种内分泌护理的健康程度评估系统及方法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：CN120089386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510579556.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种内分泌护理的健康程度评估系统及方法是由王月;贾慧宇;佟艳飞;李慧;于璇;王嫚设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种内分泌护理的健康程度评估系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种内分泌护理的健康程度评估系统及方法，涉及健康评估技术领域，包括状态向量构建模块，用于收集患者基础数据并构建个体状态向量S，实时收集患者生理数据并使用CNN模型提取深层特征；异常检测模块，用于使用PCA对深层特征进行降维后输入突变点检测算法检测周期性突变点，得到突变点集合，并行使用SNN识别尖峰激活响应得到尖峰异常集合，将得到的突变点集合和尖峰异常集合整合为异常特征向量A。本发明实现了对内分泌患者健康状态的动态、精准评估，通过实时监测和自动识别激素波动、行为异常及健康状态变化，不仅能够实现精准的多症状风险预测，还能根据个体健康状况生成个性化的护理干预计划，从而提高了护理效率。

本发明授权一种内分泌护理的健康程度评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种内分泌护理的健康程度评估系统，其特征在于：包括， 状态向量构建模块，用于收集患者基础数据并构建个体状态向量S，实时收集患者生理数据并使用CNN模型提取深层特征； 异常检测模块，用于使用PCA对深层特征进行降维后输入突变点检测算法检测周期性突变点，得到突变点集合，并行使用SNN识别尖峰激活响应得到尖峰异常集合，将得到的突变点集合和尖峰异常集合整合为异常特征向量A； 健康状态分型模块，用于收集患者历史异常特征向量C，将向量A与向量C构建为新的样本集D，基于密度峰值聚类算法计算所有样本的局部密度和最近高密度点距离，得到对应的健康状态标签； 预测模块，用于将异常特征集合A和健康状态标签输入XGBoost模型，进行多症状概率预测并计算总健康风险评分； 健康评估模块，用于根据健康风险评分划分健康等级并生成对应的护理干预计划； 所述基于密度峰值聚类算法计算所有样本的局部密度和最近高密度点距离，得到对应的健康状态标签指使用截断核函数密度估计法计算样本点在邻域内的点数，得到样本点的密集程度； 评估每个点与比其密度高的点的最小距离； 计算每个样本点作为聚类中心的评分，包括局部密度和最小高密度距离； 根据内分泌护理的实际需求，将健康状态分为三类典型表现，包括稳定型、波动型和失稳型，固定聚类数为3，在计算完所有样本的聚类中心评分后，选择得分最高的K=3个点作为聚类的中心点，对每个样本点，计算其与3个中心点的距离并分配到最近的类簇； 最终，当前患者将被分配到对应的健康分型组，得到对应的健康状态标签。

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长春中医药大学，其通讯地址为：130117 吉林省长春市净月开发区博硕路1035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”。