【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。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于数据分析的胰腺癌预测系统及预测方法，本专利技术通过充分整合多源数据以及采用先进的机器学习和数据挖掘算法，优化了胰腺癌预测模型，提高预测准确性，并实现个体化的风险评估。
2、根据本专利技术实施例的一种基于数据分析的胰腺癌预测系统，包括如下模块：
3、数据采集模块：用于收集来自不同数据源的生化
4、数据预处理模块：对数据采集模块收集到的数据进行清洗、去噪和预处理；
5、特征提取模块：对预处理后的数据提取与胰腺癌风险相关的特征；
6、机器学习模型构建模块：选择机器学习模型，并基于已标注的训练数据对机器学习模型进行训练和优化，并进行特征选择和机器学习模型参数调整；
7、个体化预测模块：对于待评估的个体，利用已训练好的机器学习模型和特征，个体化预测模块根据个体的各项健康数据和医疗历史数据输入机器学习模型进行计算，得出对应的风险等级或概率预测；
8、预测结果展示模块：将个体化预测模块预测的结果展示给医生和患者。
9、可选的，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。
10、一种基于数据分析的胰腺癌预测方法，包括如下步骤：
11、s1、数据分类：将数据预处理模块收集的数据划分为训练集和测试集，按照8：2的比例进行分配；
12、s2、加权特征选择：结合数据重要性进行加权，计算每个特征的加权基尼系数或加权信息增益，并选择加权结果最大的特征作为节点划分特征；
13、s3、模型构建：随机森林由多个决策树组成，每个决策树都是一个分类器，根据特征选择方法，在构建每个决策树的节点时，使用加权基尼系数或加权信息增益来选择划分特征；
14、s4、参数调整和交叉验证：对于一个待预测的个体，将个体的各项健康数据和医疗历史数据输入到每个决策树中，每个决策树都给出一个预测结果，随机森林预测结果是所有决策树预测结果的投票结果。
15、可选的，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。
16、可选的，所述数据重要性计算具体包括：
17、使用相关系数作为数据重要性的度量，衡量每个特征与胰腺癌风险之间的线性相关程度，data_importance是包含所有特征相关系数的向量，相关系数的计算公式如下：
18、；
19、其中，data_importance表示包含所有特征相关系数的向量，data_importance(i)表示第i个特征与目标变量的相关系数，和 分别表示第i个样本的特征值和目标胰腺癌风险值，和 分别为特征和目标的均值，n为样本数量，x表示与胰腺癌风险相关的特征或指标，y是否患有胰腺癌，患有胰腺癌的患者标记为1，没有胰腺癌的患者标记为0。
20、可选的，所述胰腺癌风险相关的特征或指标包括血_糖类抗原19-9、年龄、血红细胞计数、血葡萄糖、血甘胆酸、血直接胆红素、血平均血小板体积、血总胆红素、血_碱性磷酸酶、血糖类抗原125、血白蛋白、血丙氨酸氨基转移酶、血乳酸脱氢酶、血_总血红蛋白浓度、血视黄醇结合蛋白、血红细胞分布宽度、血高密度脂蛋白胆固醇、粪便_隐血、血_红细胞比容和血_总蛋白。
21、可选的，所述加权特征选择具体包括：
22、用data_importance表示数据重要性的向量，每个元素对应一个特征的相关系数，对于每个节点的特征选择，定义加权基尼系数或加权信息增益衡量特征的重要性；
23、对于节点n，在节点n有k个胰腺癌风险等级，k个胰腺癌风险等级中第k个类别的样本个数为，总样本个数为n，节点n的基尼系数用以下公式计算：
24、；
25、基尼系数衡量节点n中样本的不纯度或混合程度，基尼系数的值范围在 0 到 1之间，基尼系数的值越小表示节点中的样本越纯净，即属于同一类别，基尼系数的值越大表示节点中的样本越混合，即属于不同的类别；
26、节点n，特征的加权基尼系数的计算公式如下：
27、；
28、在节点 n 上，信息增益表示为：
29、；
30、其中，表示特征的取值集合，表示在节点n中特征取值为v的样本个数，与分别表示节点n和特征取值为v的子节点的熵；
31、所述加权信息增益的计算公式如下：
32、。
33、可选的，所述模型构建包括构建每个决策树的节点，选择具有最大加权基尼系数或加权信息增益的特征作为节点划分特征，随机森林的决策树构建过程重复进行特征选择和节点划分，直到达到预定的树的数量或其他停止条件，通过集成多个决策树的结果，形成随机森林模型，用于个体化胰腺癌风险预测。
34、本专利技术的有益效果是：
35、（1）本专利技术通过整合更全面的多源数据，对患者的生物特征和健康状况进行更全面和准确的评估，以提高预测模型的精度和可靠性。
36、（2）本专利技术利用多源数据和机器学习算法，对每个患者进行个性化的胰腺癌风险评估，为每个个体提供精准的预测结果和相应的预防建议。
37、（3）本专利技术针对不同数据源的分散性和异构性问题，采用合适的数据整合方法和技术，将多个数据源的信息整合在一起，以支持更全面的预测模型构建。
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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征或指标包括血_糖类抗原19-9、年龄、血红细胞计数、血葡萄糖、血甘胆酸、血直接胆红素、血平均血小板体积、血总胆红素、血_碱性磷酸酶、血糖类抗原125、血白蛋白、血丙氨酸氨基转移酶、血乳酸脱氢酶、血_总血红
7.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，所述加权特征选择具体包括：
8.根据权利要求6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，所述模型构建包括构建每个决策树的节点，选择具有最大加权基尼系数或加权信息增益的特征作为节点划分特征，随机森林的决策树构建过程重复进行特征选择和节点划分，直到达到预定的树的数量或其他停止条件，通过集成多个决策树的结果，形成随机森林模型，用于个体化胰腺癌风险预测。
...【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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