【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，尤其涉及一种基于数据分析的胰腺癌预测系统及预测方法。
技术介绍
1、胰腺癌是一种具有高度致命性的恶性肿瘤，早期诊断和预测对于提高患者生存率至关重要。然而，目前的胰腺癌预测方法多数基于传统的临床指标和危险因素，缺乏个体化的风险评估和准确的预测能力。现有技术在胰腺癌预测领域存在一些缺点，主要包括以下几点：
2、不足的个体化预测能力：传统的胰腺癌预测方法往往基于人群统计数据，忽略了个体之间的差异。这导致预测结果缺乏个性化，不能准确地反映每个个体的胰腺癌风险。
3、局限于少量指标：传统方法通常只考虑有限的指标，如年龄、性别等，而忽视了其他可能与胰腺癌风险相关的生化指标和医疗数据。这限制了预测模型的全面性和准确性。
4、预测准确性有限：由于预测模型在数据量和特征维度方面受限，传统方法的预测准确性可能较低，导致患者的胰腺癌风险被低估或高估，影响了预防和干预措施的效果。
5、因此，如何提供一种基于数据分析的胰腺癌预测系统及预测方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
【技术保护点】
1.一种基于数据分析的胰腺癌预测系统，其特征在于，包括如下模块：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的胰腺癌预测系统，其特征在于，所述机器学习模型采用随机森林，所述随机森林作为方法构建胰腺癌预测模型。
3.如权利要求1-2任一项所述的一种基于数据分析的胰腺癌预测系统的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的胰腺癌预测系统的预测方法，其特征在于，还包括数据重要性计算，使用相关系数计算每个特征与胰腺癌风险的相关程度，得到数据重要性向量 Data_Importance。
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的胰腺癌预测系统，其特征在于，包括如下模块：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的胰腺癌预测系统，其特征在于，所述机器学习模型采用随机森林，所述随机森林作为方法构建胰腺癌预测模型。
3.如权利要求1-2任一项所述的一种基于数据分析的胰腺癌预测系统的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的胰腺癌预测系统的预测方法，其特征在于，还包括数据重要性计算，使用相关系数计算每个特征与胰腺癌风险的相关程度，得到数据重要性向量 data_importance。
5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的胰腺癌预测系统的预测方法，其特征在于，所述数据重要性计算具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于数据分析的胰腺癌预测系统的预测方法，其特征在于，所述胰腺癌风险相关的特...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴艳平，马韵洁，王飞，王佐成，李棒，
申请(专利权)人：数据空间研究院，
类型：发明
国别省市：
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