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申请/专利权人：上海交通大学医学院附属仁济医院
申请日：2024-01-31
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262909A
主分类号：G16H50/30
分类号：G16H50/30;G06F18/241;G06F18/214;G16H50/70
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：一种新辅助化疗后乳腺癌预后模型构建方法及预后系统，涉及临床医学技术领域，该方法应用随机森林算法中的变量重要性法和最小深度法，按照预测无病生存期和无复发生存期的效能，筛选出预测生存结局时的变量重要性排名较前的脂代谢标志物作为新的预后因子纳入临床病理预后传统模型，形成临床病理预后改良模型，并将临床病理预后改良模型作为新辅助化疗后乳腺癌预后模型。所述预后系统包括数据采集模块、生物分析模块；所述数据采集模块用于采集患者的样本数据，并计算患者的身体质量指数、血脂水平变化量，所述生物分析模块中内置有改良后的新辅助化疗后乳腺癌预后模型，用于对患者的样本数据进行预后评价。
主权项：1.一种基于随机森林的新辅助化疗后乳腺癌预后模型构建方法，其特征在于，具体步骤如下：1获取多个接受新辅助化疗的局部晚期乳腺癌患者的样本数据；所述样本数据包括患者的临床病理数据、新辅助化疗前的血脂水平数据、新辅助化疗后的血脂水平数据；并根据各个患者的临床病理数据计算出各个患者的身体质量指数，根据各个患者在新辅助化疗前后的血脂水平数据计算出各个患者的血脂水平变化量；血脂水平数据包括甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白和非高密度脂蛋白；患者的血脂水平变化量由新辅助化疗后的血脂水平数据减去新辅助化疗前的血脂水平数据得到；2构建一个基于Neo-Bioscore预后评价体系的临床病理预后传统模型；3将各个患者的样本数据以6：4的比例随机分为训练集和测试集；在训练集中，应用随机森林算法中的变量重要性法和最小深度法，按照预测无病生存期和无复发生存期的效能，对脂代谢标志物及传统预后因子的重要性进行排序，筛选出预测各种生存结局时的变量重要性排名均在前i位的脂代谢标志物，i为预先设定的重要性阈值，传统预后因子是指临床病理预后传统模型的预后因子；将筛选出的脂代谢标志物作为新的预后因子纳入临床病理预后传统模型后形成临床病理预后改良模型，将临床病理预后改良模型作为新辅助化疗后乳腺癌预后模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学医学院附属仁济医院 新辅助化疗后乳腺癌预后模型构建方法及预后系统
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