摘要
本申请涉及计算机的技术领域,尤其是涉及一种中药方剂适应症预测方法,包括:收集已有中药方剂与对应的适应症之间关系的数据集,对数据集进行预处理,基于预处理后的数据集训练对应的预测模型;获取待预测的新中药方剂数据,将预处理之后的新中药方剂数据输入训练好的预测模型,获取对应的预测结果,基于预测结果生成对应的中药方剂治疗方案;基于中药方剂治疗方案对有适应症的患者进行治疗的过程中,获取对应患者的最新生物组学数据,并监测患者获取对应的治疗效果,基于最新生物组学数据以及治疗效果调整中药方剂治疗方案。本申请方案提高中药方剂适应症的预测精度。
技术关键词
中药方剂
遗传风险评估
患者
转录组学
生物
训练集数据
新中药
不良反应风险
人口统计数据
训练预测模型
交叉验证方法
映射关系表
深度神经网络
机器学习算法
训练特征
基因芯片
模型更新
报告
系统为您推荐了相关专利信息
早期识别方法
脓毒症患者
毛细血管再充盈时间
急诊
医院信息系统
组学特征
网络特征
非小细胞肺癌患者
深度神经网络
构建预测模型
患者诊疗数据
智能决策方法
肿瘤治疗
多模态
大语言模型
膜性肾病
药物组合物
疾病
系统性红斑狼疮
大鼠模型