【技术实现步骤摘要】
本申请涉及医学人工智能，尤其涉及一种基于ai的肺癌免疫表现型预测与分析方法。
技术介绍
1、肺癌作为全球癌症相关死亡的主要原因之一，其早期诊断和治疗对提高患者生存率至关重要。近年来，免疫检查点抑制剂在临床上的成功应用为癌症治疗带来了新的希望。然而，仅有部分患者对免疫检查点抑制剂治疗有响应，因此，是否有可靠的生物样本组合能够预测对免疫检查点阻断的反应，对于预估患者是否对免疫阻断单独疗法有应答，是否需要组合疗法或者接受其他的治疗是必要的。
2、类似的现有技术有公开号为cn117954101a的中国专利申请，公开了一种基于人工智能的肺癌存活率预测模型的搭建方法及系统，主要涉及预测模型搭建
，用以解决现有的肺癌模型在训练时通常基于多种类型的数据集进行建模，导致模型在面对具体数据时给出的结果较为宽泛的问题。包括：获得初始样本数据；通过初始样本数据训练预设深度学习算法以获得初始深度学习模型；通过预设特征确定界面，确定影响肺癌存活率的关键因子和当前患者的基础信息；进而从初始训练数据中提取关键因子对应的处理数据；基于基础信息，从处理数...
【技术保护点】
1.一种基于AI的肺癌免疫表现型预测与分析方法，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，所述步骤S1中，确定影响肺癌免疫表现型预测效果的有效数据元素，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S11还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S12还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述有效数据元素分为第一数据和第二数据，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，设置所述第一数据的参考阈值，包括：
7.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai的肺癌免疫表现型预测与分析方法，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，所述步骤s1中，确定影响肺癌免疫表现型预测效果的有效数据元素，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤s11还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤s12还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述有效数据元素分为第一数据和第二数据，包括：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦嘉，
申请(专利权)人：郑州大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。