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摘要：本发明所提供的一种膀胱癌风险评估方法、装置、终端及存储介质，所述方法包括：获取目标研究对象的样本测试数据；将样本测试数据分别输入若干预设的机器学习模型，经每个机器学习模型对样本测试数据进行独立处理，得到若干样本特征集；基于全部样本特征集进行处理，确定目标代谢物；获取目标患者的目标代谢物的浓度，并将目标代谢物的浓度输入经训练的目标随机森林模型，经目标随机森林模型处理，得到目标患者的膀胱癌风险评估结果。本发明通过利用多个机器学习模型处理目标研究对象的样本测试数据来确定目标代谢物，并利用目标随机森林模型处理目标患者的目标代谢物的浓度来对膀胱癌风险进行评估，可有效避免患者进行早期膀胱癌检测的不适感。
主权项：1.一种膀胱癌风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标研究对象的样本测试数据；将所述样本测试数据分别输入若干预设的机器学习模型，经每个所述机器学习模型对所述样本测试数据进行独立处理，得到若干样本特征集；基于全部所述样本特征集进行处理，确定目标代谢物；获取目标患者的目标代谢物的浓度，并将所述目标代谢物的浓度输入经训练的目标随机森林模型，经所述目标随机森林模型处理，得到目标患者的膀胱癌风险评估结果。
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百度查询： 深圳大学附属华南医院 一种膀胱癌风险评估方法、装置、终端及存储介质
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