计算机数据处理方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种计算机数据处理方法、装置、介质及电子设备，属于电数据处理技术领域。该计算机数据处理方法包括：获取目标对象与目标疾病相关的第一预设数量的当前疾病特征；从所述第一预设数量的当前疾病特征中选择第二预设数量的目标当前疾病特征；根据所述目标当前疾病特征并利用训练完成的基于机器学习的生存预测模型，获得所述目标对象的当前终点特征。本发明专利技术实施例的技术方案能够基于目标疾病的历史数据训练基于机器学习的生存预测模型实现目标对象的目标疾病的终点特征的预测。

【技术实现步骤摘要】
计算机数据处理方法、装置、介质及电子设备
本专利技术涉及电数据处理
，具体而言，涉及一种计算机数据处理方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
据世界卫生组织统计，全球40％的鼻咽癌发生在中国，其中以广东最多，因此鼻咽癌也被称为“广东瘤”。由于鼻咽癌发病部位隐蔽，初次到医院就诊的患者中70％以上已经伴有周围颅骨侵犯和颈部淋巴结转移，从而导致鼻咽癌患者的预后不佳。如何提高鼻咽癌患者的预后评估效果，一直以来都是全世界学者的研究重点。因此，需要一种新的计算机数据处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种计算机数据处理方法、装置、介质及电子设备，进而至少在一定程度上克服相关技术中存在无法准确预测相关疾病预后效果的问题。本专利技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本专利技术的实践而习得。根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种计算机数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取目标对象与目标疾病相关的第一预设数量的当前疾病特征；/n从所述第一预设数量的当前疾病特征中选择第二预设数量的目标当前疾病特征；/n根据所述目标当前疾病特征并利用训练完成的基于机器学习的生存预测模型，获得所述目标对象的当前终点特征。/n

【技术特征摘要】
1.一种计算机数据处理方法，其特征在于，包括：
获取目标对象与目标疾病相关的第一预设数量的当前疾病特征；
从所述第一预设数量的当前疾病特征中选择第二预设数量的目标当前疾病特征；
根据所述目标当前疾病特征并利用训练完成的基于机器学习的生存预测模型，获得所述目标对象的当前终点特征。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取满足预设条件的历史病历数据作为样本；
将所述样本随机分配为训练集和测试集；
利用所述训练集训练所述生存预测模型；
利用所述测试集验证所述生存预测模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标疾病为鼻咽癌；其中，利用所述训练集训练所述生存预测模型，包括：
从所述训练集中提取与鼻咽癌相关的所述第一预设数量的历史疾病特征和历史终点特征；
从所述第一预设数量的历史疾病特征中选择所述第二预设数量的目标历史疾病特征；
根据所述第二预设数量的目标历史疾病特征及其历史终点特征训练所述生存预测模型。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述第一预设数量的历史疾病特征中选择所述第二预设数量的目标历史疾病特征，包括：
利用多因素方差分析，通过假设检验的过程来判断所述第一预设数量的历史疾病特征是否对所述历史终点特征产生显著性影响；
从所述第一预设数量的历史疾病特征中选择对所述历史终点特征产生显著性影响的所述第二预设数量的目标历史疾病特征。

【专利技术属性】
技术研发人员：孙颖，姚季金，刘水清，郎超，梁玮，
申请(专利权)人：中山大学肿瘤防治中心，医渡云北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44