[发明专利]大唾液腺癌患者生存预测系统、方法及终端

说明书

本发明的大唾液腺癌患者生存预测系统、方法及终端，本发明通过收集大量收集患者的信息资料信息，通过比例风险回归和套索算法筛选合适预测因子，并通过构建比例风险模型绘制列线图；本发明筛选的预测因子是临床常见的信息，具有易于收集、可靠性强的特点，便于本专利的推广使用。通过构建比例风险模型绘制列线图，能够高效、准确地预测大唾液患者的总体生存率和癌症特异性生存率解决了现有技术的问题。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种大唾液腺癌患者生存预测系统、方法及终端。

背景技术

大唾液腺癌是发生在三对大唾液腺的癌症，包括腮腺、颌下腺和舌下腺。大唾液腺癌临床上相对罕见，发病率较低，据统计全球唾液腺癌发病率约为0.9-2.6例/10万人。尽管如此，大唾液腺癌生长迅速、易侵犯周围骨、血管、神经等组织，预后较差，严重威胁人类的生命健康。大唾液腺癌病理类型复杂多样。不同病理类型生物学行为大相径庭。由于大唾液腺癌病理类型复杂多样但发病率较低的特点，目前国内外对大唾液腺了解和研究非常局限。大唾液腺癌患者生存率的预测是口腔颌面外科的一大难题。目前国内外尚无一种准确、有效的方法预测大唾液腺患者的生存率。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种大唾液腺癌患者生存预测系统、方法及终端，用于解决现有技术中尚无一种准确、有效的方法预测大唾液腺患者的生存率的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种大唾液腺癌患者生存预测系统，包括：获取模块，用于获取多个大唾液腺癌确诊患者的基本数据；其中，所述基本数据包括：个人基本数据以及生存数据；初步筛选模块，连接所述获取模块，用于根据各大唾液腺癌确诊患者的基本数据构建用于总生存率预测和/或用于癌症特异性生存率预测的比例风险回归模型，以获得多个初步总生存率预测因子和/或初步癌症特异性生存率预测因子；最终筛选模块，连接所述初步筛选模块，用于根据由各大唾液腺癌确诊患者的基本数据计算总生存率预测最优惩罚系数和/或癌症特异性生存率预测最优惩罚系数，以获得经各初步总生存率预测因子和/或各初步癌症特异性生存率预测因子进行进一步筛选的一或多个最终总生存率预测因子和/或最终癌症特异性生存率预测因子；生存率模型构建模块，连接所述最终筛选模块，用于利用各大唾液腺癌确诊患者的基本数据训练由各最终总生存率预测因子和/或各最终癌症特异性生存率预测因子纳入的比例风险回归模型，获得总生存率预测模型和/或癌症特异性生存率预测模型；列线图绘制模块，连接所述生存率模型构建模块，用于基于所述总生存率预测模型和/或癌症特异性生存率预测模型，绘制总生存率预测列线图和/或癌症特异性生存率预测列线图，以对大唾液腺癌确诊患者的总生存率和/或癌症特异性生存率进行预测。

于本发明的一实施例中，所述个人基本数据包括：年龄、性别、种族、婚姻状况、部位、分化程度、AJCC分期、T\N\M分期、肿瘤大小、病理类型、是否手术、是否清扫淋巴结。

于本发明的一实施例中，所述初步筛选模块包括：回归模型构建单元，用于根据各大唾液腺癌确诊患者的个人基本数据构建用于总生存率预测和/或用于癌症特异性生存率预测的比例风险回归模型；其中，所述用于总生存率预测和/或用于癌症特异性生存率预测的比例风险回归模型的类型包括：单因素比例风险回归模型以及多因素比例风险回归模型；初步筛选单元，连接所述回归模型构建单元，用于基于用于总生存率预测和/或用于癌症特异性生存率预测的比例风险回归模型，获得多个初步总生存率预测因子和/或初步癌症特异性生存率预测因子。