[发明专利]一种基于人工智能技术的原发性肝癌复发预测方法

摘要

本发明公开了一种基于人工智能技术的原发性肝癌复发预测方法，本发明利用了计算机强大的运算能力和人工智能算法，从海量原发性肝癌患者数据中自动捕捉和学习不同肝癌患者生理指标的细微差别特点，发现对肝癌复发的潜在危险性因子，进而构建适用于的原发性肝癌患者的复发概率和复发周期预测模型，最后通过软件封装的方式，或者网页的形式将客户端提供给客户使用，使用者通过电脑或智能手机上传新的病例即可返回此病例在接受治疗后的复发状况预测结果。

主权项

1.一种基于人工智能技术的原发性肝癌复发预测方法，涵盖从数据采集到产品服务的全部流程，具体包括以下步骤：/nS1、从医院数据中心获取肝癌患者的病例资料；/nS2、综合采用统计学手段和人工智能技术，同时结合医生经验，对原始数据进行清洗、特征筛选、特征组合等预处理，以便于人工智能算法进行训练；/nS3、预处理后的数据，按照患者所采用的治疗方案进行分层采样，每个治疗方案下按照7：2：1的比例分成训练集、验证集和测试集；/nS4、将各治疗方案下的训练集利用GBDT模型进行训练，训练器自动捕捉不同肝癌患者间细微差别，学习出各身体指标与复发率和复发周期的隐藏关系，实现对复发概率和复发周期的预测功能；/nS5、GBDT分类器的具有子树数量、子数深度、学习率等可变的超参数，训练时利用验证集数据进行交叉验证，选取预测效果效果最好的超参数组合；若该最优模型在测试集上也能表现良好，则确定为最终的预测模型，否则仍需进一步调参；/nS6、将上述最终GBDT模型搭载在手机端或作为网络端后台，以辅助诊断产品的方式对患者提供肝癌复发预测服务，给出原发性肝癌的复发概率和复发周期结果。/n