一种宫颈上皮内瘤变风险预测模型及其构建方法、电子设备和存储介质

本发明属于深度学习技术领域，公开了一种宫颈上皮内瘤变风险预测模型及其构建方法、电子设备和存储介质，方法包括：数据样本采集步骤；数据分析步骤，筛选出原始显著特征；将原始显著特征作为输入数据构建决策树模型，得到每个样本的预测结果；将预测结果作为新显著特征提取出来；将原始显著特征与新显著特征合并为一个扩展特征集，使用扩展特征集对人工神经网络模型进行训练，得到宫颈上皮内瘤变风险预测模型。本发明通过集成决策树和人工神经网络，结合临床筛查指标，实现了宫颈上皮内瘤变风险评估，提高了预测的准确性和鲁棒性，大大提高了临床诊断效率。