基于LSTM的CAR-T疗法反应预测模型构建方法及系统

本发明公开了一种基于LSTM的CAR‑T疗法反应预测模型构建方法及系统，该方法包括：获取患者的电子健康记录数据，并对电子健康记录数据进行数据预处理，获得预处理后的电子健康记录数据；构建双层长短期记忆网络模型，并对双层长短期记忆网络模型的模型权重进行初始化；采用全批次训练策略，基于预处理后的电子健康记录数据对双层长短期记忆网络模型进行模型训练，获得目标预测模型。由于本发明利用电子健康记录数据和全批次训练策略对双层长短期记忆网络模型进行训练，获得目标预测模型，解决了现有技术中CAR‑T疗效预测模型无法捕捉患者在治疗前的动态变化，导致预测结果不够准确的技术问题。