摘要
本发明提供基于人工智能的胰腺癌风险预测系统,包括:数据采集模块、风险评估模块和输出模块。数据采集模块用于至少获取当前待评估者的体质指数、空腹血糖、血糖控制情况、症状和年龄。风险评估模块用于接收上述数据,并基于预先构建好的胰腺癌风险预测人工智能模型计算出当前待评估者的胰腺癌风险概率值。输出模块用于输出当前待评估者的胰腺癌风险概率值和基于SHAP的变量贡献图。本申请技术方案利用大型前瞻性队列,选择性能最优的随机森林算法来构建准确且可解释性强的胰腺癌风险预测模型,实现对胰腺癌高危人群的精准识别,提高早期筛查的效率和准确性。
技术关键词
风险预测系统
人工智能模型
数据采集模块
输出模块
随机森林模型
图形化用户界面
风险预测模型
体检平台
过采样技术
朴素贝叶斯
变量
数据存储单元
高风险
机器学习算法
居民健康
年龄
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