[发明专利]一种基于自动化机器学习的前列腺癌风险分类方法及装置在审
| 申请号： | 202210614466.5 | 申请日： | 2022-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN115240841A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 王富博;韦春梦;张会勇;程继文;陈俊毅;魏雪栋;徐斌;何星 | 申请（专利权）人： | 广西医科大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06N20/00;G16H10/00 |
| 代理公司： | 上海怡恩专利代理事务所(普通合伙) 31336 | 代理人： | 牟俊玲 |
| 地址： | 530020 广*** | 国省代码： | 广西;45 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于自动化机器学习的前列腺癌风险分类方法及装置，属于疾病风险预测技术领域。本发明综合临床多模态大数据，包含患者的人口统计学、现有分子标志物、生命体征、疾病描述、检查检验、诊断、病理、医嘱、影像等，更为准确、全面地预测患者疾病状态；利用NLP技术，在大量的超声报告中提取了“前列腺截面面积”这一特征，该特征能在预测前列腺癌的算法中发挥及其重要作用，极大地提升模型的预测效果，并且利用自动化机器学习，几乎搜索了业内所有常见的分类算法及其参数空间，最优的预测指标——AUC，可以达到0.84。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自动化 机器 学习 前列腺癌 风险 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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