一种构建临床决策模型的有效方法技术

本发明专利技术公开了一种构建临床决策模型的有效方法，该方法选取一种疾病和其对应的一种治疗手段，选取对应的一批病人的病理特征和生存结局；对数据进行预处理，病理数据进行编码，将数据分为训练样本和验证样本，建立基于遗传算法的临床决策模型，将对应疾病特征作为遗传算法的特征输入作为学习样本进行训练，得到对应疾病临床决策的潜在模型，对对应疾病的潜在模型进行稳定性验证，进行训练样本的有放回的抽样重复分析，选取稳定模型作为候选模型。将选模型进行测试样本测试，通过测试的模型作为最终模型。对得到的最终模型统计病理特征并进行显示。该方法无需假设，模型规模小，速度快，准确度高。

【技术实现步骤摘要】
一种构建临床决策模型的有效方法
本专利技术涉及医学高维特征处理
，具体是一种构建临床决策模型的有效方法。
技术介绍
随着计算机技术的不断发展，医学上对特征变量组合的方法也在快速发展着，使得越来越多的医疗数据可以使用计算机处理判断，提高了疾病诊断和治疗成功的概率。但是对于某种疾病是否使用某种治疗手段在医学界是很难有一个统一的标准与此类似的项目也鲜有报道。为了获得最佳治疗决策模型，必须从大量特征变量中选择特征变量的最佳组合。高维特征空间可以由通过特征分析获得的特征构成。最佳特征集是高维特征空间的子集。遗传算法已被证明是一种用于在高维空间中搜索次优解的健全的全局优化算法并用于多模式生物特征识别系统中的特征选择，高维癌症微阵列数据集等。我们可以看到，有许多潜在的特征可用于评估患者是否受益于某种疗法，并且特征空间的维数非常高。首先，使用单变量Cox回归分析进行高维特征分析是有缺陷的。有许多潜在的模型需要验证。使用穷举法很难评估所有潜在模型，因为这是一个NP难题。通过Cox回归分析构建的治疗决策模型很难全面评估患者的治疗效果。其次，尽管当特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种构建临床决策模型的有效方法，其特征在于，包括如下步骤：/n1）数据准备：选取一种疾病和其对应的一种治疗手段，选取对应的一批患者的病理、影像、临床等特征和生存数据；/n2）数据预处理：对步骤1）获取的数据进行预处理，是对病理数据进行二值化处理，包括进行one-hot编码，临床医生进行特征筛选并作为遗传算法的二值化编码输入，对每个患者的特征变量数据进行编码，将编码后的病人分为训练样本和验证样本；/n3）建立基于遗传算法的临床决策模型，将步骤2）得到的训练样本作为遗传算法的特征输入，对建立的临床决策模型进行训练，采用适应度函数进行优化，采取k-m生存曲线中log-rank-test p值倒数...

【技术特征摘要】
1.一种构建临床决策模型的有效方法，其特征在于，包括如下步骤：
1）数据准备：选取一种疾病和其对应的一种治疗手段，选取对应的一批患者的病理、影像、临床等特征和生存数据；
2）数据预处理：对步骤1）获取的数据进行预处理，是对病理数据进行二值化处理，包括进行one-hot编码，临床医生进行特征筛选并作为遗传算法的二值化编码输入，对每个患者的特征变量数据进行编码，将编码后的病人分为训练样本和验证样本；
3）建立基于遗传算法的临床决策模型，将步骤2）得到的训练样本作为遗传算法的特征输入，对建立的临床决策模型进行训练，采用适应度函数进行优化，采取k-m生存曲线中log-rank-testp值倒数作为适应度函数，并对p小于0.05的所有模型进行保存，所得模型为相应疾病临床决策的潜在模型；
4）对相应疾病的潜在模型进行稳定性验证，通过对模型进行Bootstrap验证，对潜在模型进行训练样本有放回的抽样重复分析，从潜在模型中选取稳定模型作为候选模型；
5）将验证样本输入步骤4）得到的候选模型中进行测试，通过测试得到最终模型；
6）对得到的最终模型统计特征变量进行统计并输出。


2.根据权利要求1所述的一种构建临床决策模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘德民，吴立洋，陈洪波，刘立志，黎浩江，陈树超，黄文捷，张天桥，龚琼，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，中山大学，
类型：发明
国别省市：广西;45