公开(公告)号：CN117672522A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311693891.9

申请日：2023-12-11

Applicant: 中国人民解放军总医院

Inventor： 尹成亮 ,  何昆仑 ,  乌日力格 ,  孙晓春 ,  陈媛媛 ,  王万玲 ,  许嘉宇

IPC: G16H50/30 ,  G06F18/27 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/243 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习模型的骨肉瘤生存预测方法，其方法包括：基于SEER数据库得到数据基线资料；从基线资料中运用多种方法筛选出初筛变量作为可选因子组合；基于可选因子组合来构建多种机器学习组合预测模型，并根据平均C‑index值确定最优预测模型；根据最优预测模型对可选因子组合进行变量筛选和重要性评价，得到最优变量组合，引入risk score结合最优变量组合临床指标进行包含KM生存曲线、单因素Cox、多因素Cox和建立列线图预测几年生存率的生存分析。本发明解决了现有的临床特征难以评估骨肉瘤患者的真实情况的问题，能给骨肉瘤患者提供合适的高精度的能够纳入多种预后相关的变化因素的预测模型。