摘要
本发明公开了一种基于患者体检数据的前列腺癌风险预测系统及预测方法,本发明涉及医学数据分析与预测建模领域,包括主控单元,所述主控单元包括数据采集单元、用户端,数据采集单元的输出端电性连接有数据处理和分析模块的输入端,预测模块的输入端电性连接有机器学习算法单元的输出端,预测模块的输出端电性连接有风险评估单元的输入端。本发明所述的一种基于患者体检数据的前列腺癌风险预测系统及预测方法,利用机器学习和数据挖掘技术对体检数据进行综合分析,融合来自不同检测结果的数据,如PSA水平、影像学检查、家族史等信息,构建多层次、多维度的风险预测模型,从而提高风险预测的准确性和可靠性。
技术关键词
前列腺癌风险
数据采集单元
风险预测模型
预测系统
机器学习模型训练
机器学习算法
输入端
分析模块
患者
风险评估报告
特征选择
主控单元
操作界面
输出端
数据挖掘技术
数据格式
系统为您推荐了相关专利信息
轨迹预测方法
神经网络架构
训练集数据
传播算法
融合卷积神经网络
风险预测模型
变量
评估预测模型
患者
谷丙转氨酶
选矿控制系统
酸液
蒸汽阀门
数据分析单元
远程控制单元
指令
接口
机器学习模型训练
模版
命名实体识别技术