[发明专利]一种预后预测方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种预后预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取指定疾病对应的患者预后数据；

将所述患者预后数据输入训练好的预测模型中，得到预后不良的发生概率；

其中，所述预测模型的训练步骤包括：

获取所述指定疾病对应的病例样本数据，所述病例样本数据中包括多个临床特征数据和所述临床特征数据对应的预后结果，所述临床特征数据中包括多种第一临床指标对应的特征数据，所述预后结果包括预后正常或者预后不良；

根据所述病例样本数据，从所述多种第一临床指标中筛选出与所述指定疾病相关的预后预测指标；

基于所述预后预测指标构建预测模型；

利用所述预后预测指标对应的特征数据和预后结果对所述预测模型进行训练，得到训练好的预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述病例样本数据，从所述多种第一临床指标中筛选出与所述指定疾病相关的预后预测指标，包括：

根据所述病例样本数据，对每种所述第一临床指标进行单因素统计分析，得到所述第一临床指标的第一分析结果；

从所述多个第一临床指标中获取第一分析结果满足第一统计条件的第二临床指标，并从所述病例样本数据中获取所有所述第二临床指标对应的目标样本数据；

对所述目标样本数据进行多因素回归分析，得到每种所述第二临床指标的第二分析结果；

取第二分析结果满足第二统计条件的第二临床指标作为与所述指定疾病相关的预后预测指标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述预后预测指标对应的特征数据和预后结果对所述预测模型进行训练，得到训练好的预测模型，包括：

将所述预后预测指标对应的特征数据输入所述预测模型中，得到预测结果；

根据所述预测结果和所述预后预测指标对应的预后结果，对所述预测模型的参数信息进行调整，得到训练好的预测模型，所述参数信息中包括N个模型参数，N≥2且N为正整数；

其中，所述预测模型为：

y表示所述预测结果，a₀表示第一个模型参数，a_i表示第i+1个模型参数，x_i表示第i个预后预测指标对应的特征数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一分析结果包括显著性值；所述根据所述病例样本数据，对每种所述第一临床指标进行单因素统计分析，得到所述第一临床指标的第一分析结果，包括：

将所述病例样本数据分为第一比例的正常组和第二比例的异常组，所述正常组包括预后结果为预后正常的临床特征数据，所述异常组包括预后结果为预后不良的临床特征数据；

针对每种所述第一临床指标，从所述正常组中取所述第一临床指标对应的所有特征数据作为所述第一临床指标的第一特征数据，并根据所述第一特征数据生成所述第一临床指标对应的第一比较值；

针对每种所述第一临床指标，从所述异常组中取所述第一临床指标对应的所有特征数据作为所述第一临床指标的第二特征数据，并根据所述第二特征数据生成所述第一临床指标对应的第二比较值；

根据所述第一比较值和所述第二比较值进行检验分析，得到所述第一临床指标的显著性值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征数据生成所述第一临床指标对应的第一比较值，包括：

若所述第一特征数据满足正态分布，根据所述第一特征数据计算第一均值和第一标准差，并根据所述第一均值和所述第一标准差计算得到第一比较值；

若所述第一特征数据不满足正态分布，从所述第一特征数据中取中位数作为第一比较值；

所述根据所述第二特征数据生成所述第一临床指标对应的第二比较值，包括：

若所述第二特征数据满足正态分布，根据所述第二特征数据计算第二均值和第二标准差，并根据所述第二均值和所述第二标准差计算得到第二比较值；

若所述第二特征数据不满足正态分布，从所述第二特征数据中取中位数作为第二比较值。