作为高发脑血管疾病，脑卒中患者术后常伴随吞咽障碍等并发症，若缺乏精准的预后评估手段，极易引发吸入性肺炎、营养不良等继发问题，显著降低患者生存质量，也给临床康复诊疗带来较大压力。随着全国数据要素市场化建设加速推进，医疗领域算法模型类数据资产的知识产权登记，成为破解医疗科研成果确权难、流通难的核心路径。2026年4月24日，贵州医科大学附属医院自主研发的脑卒中后吞咽障碍预后预测模型正式在贵州省数据知识产权登记平台完成登记，标志着该科研成果的知识产权获得官方公信力背书。
作为贵州省数据要素市场体系的核心基础设施，贵州省数据知识产权登记平台承担着数据资产存证、确权登记、公示查询、权益保护等公共职能，是当地数据资源合规流转、价值释放的重要枢纽，此次登记也为医疗类数据资产的规范化管理提供了典型参照。
贵州医科大学附属医院本次登记的脑卒中后吞咽障碍预后预测模型，核心研发逻辑分为三大环节：1.数据采集：收集单侧大脑半球初发卒中患者的人口学特征（性别、年龄、病程）、疾病特征（卒中类型、卒中病变侧、卒中部位）、既往病史（高血压、糖尿病）、临床量表评估（改良Barthel指数量表、美国国立卫生研究院卒中量表）、近红外脑功能成像评估指标（感兴趣脑区的聚类系数和氧合血红蛋白平均值）、经颅磁刺激脑功能检测指标（患侧和健侧舌骨上肌群皮质代表区运动诱发电位）、表面肌电图检测指标（双侧舌骨上肌群峰值波幅和吞咽时程）作为因变量，治疗措施作为自变量。2.模型构建：对所有变量进行定义和赋值，采用LASSO回归技术对上述数据维度和预测因子选择，借助多变量Logistic回归分析建立预测模型，绘制吞咽功能障碍预后预测Nomogram列线图。结合列线图结果根据回归系数的大小对每个变量的值进行评分。计算每个患者总得分，然后使用分数与概率之间的转换函数计算每个患者的结局概率。3.临床应用：仅需将患者的关键基线指标对应至模型相应的刻度轴，即可快速获取各指标的单项赋分。通过累加总分，读取该个体远期吞咽功能恢复的具体概率。预测概率值越趋近于1，患者重获吞咽代偿能力的潜能越大；反之预示较高的难治性吞咽障碍风险。
从应用场景来看，该模型未来可覆盖多类诊疗需求：可用于卒中患者入院后的快速风险筛查，提前为高风险患者制定干预方案，降低并发症发生率；可辅助康复医师制定个性化康复计划，针对不同恢复潜能的患者匹配靶向训练方案，提升康复资源配置效率；也可作为基层医疗机构的辅助诊疗工具，弥补基层康复医师资源不足、评估能力不足的短板，提升区域康复医疗服务均等化水平。此次登记在保护研发方知识产权的同时，也为后续该模型的跨机构共享、合规流通扫清了确权障碍，为医疗数据要素价值释放提供了可复制的落地路径。
登记内容：
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