摘要
本发明公开了融合多模型的肺鳞癌生存概率预测系统,涉及医疗数据分析技术领域。包括:数据采集模块,用于获取患者肺鳞癌临床数据集和检验指标;数据预处理与动态特征表构建模块,用于对肺鳞癌临床数据集进行现有数据处理中的预处理,以及动态更新的生理特征信息表;模型训练与预测模块,用于对多种生存分析模型进行训练与在线预测;SHAP解释与权重计算模块,用于调用对应SHAP算法获取各输入特征的平均绝对SHAP值。本发明通过提出模型解释冲突度量、无效变量剔除以及伪高风险校验,并通过加权评分实现自动化仲裁或人工复核,保证预测与干预建议的合理性和安全性,降低决策风险,增强了临床信任。
技术关键词
预测系统
多模型
生理特征信息
比例风险模型
近似计算方法
梯度提升模型
数据采集模块
医疗数据分析技术
深度神经网络架构
骨髓抑制药物
实验室信息系统
指标
临床辅助决策
逻辑模块
EMR系统
算法
动态权重分配
动态更新
随机森林
变量
系统为您推荐了相关专利信息
神经网络模型
序列预测方法
调频
策略
可读存储介质
河流水位预测方法
数据
输出特征
滑动窗口
预测系统
安全隐患评估
物理特征参数
风险预测模型
表面图像数据
机器学习框架
资源负载预测
多租户云
分层采样技术
时间对齐方法
负载均衡配置
轨迹预测方法
框架
计算机可读取存储介质
轨迹特征
轨迹预测系统