【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种状态预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着智能医疗技术的发展，利用人工智能技术在疾病发现、预测、辅助治疗方面具有显著优势。
2、传统技术中，通过kaplan-meier方法（一种非参数的生存分析方法）估计个体在特定时间点上的发病概率，具体地，通过观察每个个体的生存时间和是否发生事件（如死亡、发病等），基于准确的病变发生时刻来构建目标对象在给定时间t之前，该目标对象的存活概率，得到生存函数，并通过连接生存函数上的离散点得到生存曲线，通过生存曲线对目标个体进行状态的预测，得到状态预测结果。
3、然而，传统技术中，对目标对象进行发病概率的预测需要准确的病变发生时间，亟需一种发病时间的确定方法。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种状态预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种状态预测方法，包括：
3、获取...
【技术保护点】
1.一种状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理数据以及预先构建的生存分析回归模型之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理数据包含观测时间、特征向量和状态标识；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始模型和所述目标损失函数构建生存分析回归模型之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述生存分析回归模型对所述待处理数据进行预测处理，得到目标状态时间之后，所述方法还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理数据以及预先构建的生存分析回归模型之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理数据包含观测时间、特征向量和状态标识；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始模型和所述目标损失函数构建生存分析回归模型之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述生存分析回归模型对所述待处理数据进行预测处理，得到目标状态时间之后，所述方法还包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：贾伟平，盛斌，李华婷，戴领，管洲榆，刘丹，戴超，
申请(专利权)人：上海市第六人民医院，
类型：发明
国别省市：
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