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申请/专利权人：北方健康医疗大数据科技有限公司

摘要：本申请公开了一种基于人工智能的肺癌存活率预测模型的搭建方法及系统，主要涉及预测模型搭建技术领域，用以解决现有的肺癌模型在训练时通常基于多种类型的数据集进行建模，导致模型在面对具体数据时给出的结果较为宽泛的问题。包括：获得初始样本数据；通过初始样本数据训练预设深度学习算法以获得初始深度学习模型；通过预设特征确定界面，确定影响肺癌存活率的关键因子和当前患者的基础信息；进而从初始训练数据中提取关键因子对应的处理数据；基于基础信息，从处理数据中提取最终训练数据；将最终训练数据导入初始深度学习模型进行二次学习，以获得训练好的深度学习模型，进而通过训练好的深度学习模型，获得当前患者对应的预测数据。

主权项：1.一种基于人工智能的肺癌存活率预测模型的搭建方法，其特征在于，所述方法包括：通过医院业务系统，收集肺癌患者对应的结构化数据；通过图像采集装置，采集肺癌患者对应的非结构化数据；其中，结构化数据至少包括：患者的基础信息、电子病历、检查报告、治疗记录、饮食记录和睡眠记录；非结构化数据至少包括：病理图像、CTMRI影像图片；构建数据处理程序，以对结构化数据进行数据清洗，将清洗后的结构化数据中的预设隐私数据处理为掩码，以获得第一数据；从非结构化数据中提取预设关键特征对应的具体数值，以获得第二数据；将第一数据和第二数据组合为初始样本数据；通过初始样本数据训练预设深度学习算法以获得初始深度学习模型；通过预设特征确定界面，确定影响肺癌存活率的关键因子和当前患者的基础信息；进而从初始训练数据中提取关键因子对应的处理数据；基于基础信息，从处理数据中提取最终训练数据；其中，关键因子至少包括：检查报告中的肺癌种类，基础信息至少包括：吸烟史、二手烟吸入情况、常住城市的空气污染指数、职业信息，且二手烟吸入情况包含存在二手烟吸入情况和不存在二手烟吸入情况，职业信息包含具体职业和接触致肺癌物质的风险指数；其中，从初始训练数据中提取关键因子对应的处理数据，具体包括：通过关键字提取算法从初始训练数据中提取关键因子对应的处理数据；其中，基于基础信息，从处理数据中提取最终训练数据，具体包括：确定基础信息对应的提取范围；其中，提取范围具体为与当前吸烟史的绝对值差值小于预设吸烟阈值，且与当前二手烟吸入情况相同，且与当前空气污染指数的绝对值差值小于预设污染阈值，且与当前职业信息中的接触致肺癌物质的风险指数的绝对值差值小于预设风险阈值的范围；从处理数据中提取满足提取范围的数据作为最终训练数据；将最终训练数据导入初始深度学习模型进行二次学习，以获得训练好的深度学习模型，进而通过训练好的深度学习模型，获得当前患者对应的预测数据。

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