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申请/专利权人：数据空间研究院
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118016315A
主分类号：G16H50/70
分类号：G16H50/70;G16H50/30;G06N20/00;G06N5/01;G06F18/213
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明公开了一种基于数据分析的胰腺癌预测系统及预测方法，包括数据采集模块：用于收集来自不同数据源的数据；数据预处理模块：对数据采集模块收集到的数据进行清洗、去噪和预处理；特征提取模块：对预处理后的数据提取与胰腺癌风险相关的特征；机器学习模型构建模块：选择机器学习模型，并基于已标注的训练数据对机器学习模型进行训练和优化，并进行特征选择和机器学习模型参数调整；个体化预测模块：对于待评估的个体，根据个体的各项健康数据和医疗历史数据输入机器学习模型进行计算，得出对应的风险等级或概率预测。本发明通过充分整合多源数据以及采用先进的机器学习和数据挖掘算法，优化了胰腺癌预测模型，提高预测准确性。
主权项：1.一种基于数据分析的胰腺癌预测系统，其特征在于，包括如下模块：数据采集模块：用于收集来自不同数据源的生化指标、医疗历史数据、生活方式数据以及个体的各项健康数据；数据预处理模块：对数据采集模块收集到的数据进行清洗、去噪和预处理；特征提取模块：对预处理后的数据提取与胰腺癌风险相关的特征；机器学习模型构建模块：选择机器学习模型，并基于已标注的训练数据对机器学习模型进行训练和优化，并进行特征选择和机器学习模型参数调整；个体化预测模块：对于待评估的个体，利用已训练好的机器学习模型和特征，个体化预测模块根据个体的各项健康数据和医疗历史数据输入机器学习模型进行计算，得出对应的风险等级或概率预测；预测结果展示模块：将个体化预测模块预测的结果展示给医生和患者。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 数据空间研究院 基于数据分析的胰腺癌预测系统及预测方法
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