摘要
本申请公开了一种用于奥沙利铂治疗结直肠癌诱导的周围神经毒性预测方法,涉及药物应用技术领域,方法包括:获取患者使用奥沙利铂治疗前的药前患者信息和使用后的临床特征数据;基于药前患者信息和临床特征数据进行处理与特征分析,确定与神经毒素相关的核心特征数据集;基于核心特征数据集,采用预先训练的梯度提升决策树模型进行患者发生奥沙利铂诱导的周围神经毒性预测,输出预测风险结果。本申请提供一种能够根据临床指标精准预测周围神经毒性的发生风险,以指导临床精准用药。
技术关键词
毒性预测方法
奥沙利铂
梯度提升决策树
多维特征数据
Logistic回归模型
神经系统
分析单元
因子
核心
危险性
风险
变量
基线
胆红素
直肠癌患者
可读存储介质
数据获取模块
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半导体晶圆清洗
清洗设备
监控方法
可视化监控平台
综合评估模型
球团工艺
参数
带式焙烧机
梯度提升决策树
成品球团
通道注意力机制
电压稳定性评估
嵌入式通道
时序
直流连续换相失败
梯度提升决策树
切割工艺
三维外形尺寸
成品
数据
艉轴承
多维特征数据
多维度特征提取
多模态
润滑