摘要
本申请适用于肿瘤疗护技术领域,尤其涉及肿瘤疗护智能分类预测方法、系统及设备,该方法包括:通过获取各目标患者的肿瘤相关分子标记物检测数值及临床诊疗特征,全面整合患者的多维度医疗信息;依据分子标记物与临床特征的关联性,构建科学量化的多维度预后分层指标集,形成精准的分层评估框架;将医疗数据输入预训练的多层神经网络模型,通过跨模态特征融合技术生成高解析度的肿瘤表征图谱;基于图谱与分层指标集的动态匹配,结合随机森林模型计算分层贡献度参数及预后风险评分,完成对患者病情的精准量化评估,临床决策提供了高可信度的量化依据,有效降低了过度治疗风险并改善了患者预后管理效果。
技术关键词
智能分类预测
多层神经网络模型
分层
肿瘤
患者
诊疗数据
指标
随机森林模型
图谱
分子
标记
矩阵
多尺度注意力机制
风险
跨模态融合特征
深度学习模型
特征融合技术
参数
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