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申请/专利权人：北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院);至本医疗科技(上海)有限公司

摘要：本发明涉及一种前列腺神经内分泌癌预测模型的训练方法，属于医疗信息处理技术领域，解决了现有技术中无法快速无创进行前列腺神经内分泌癌预测的问题。方法包括以下步骤：获取患者的临床数据，所述临床数据包括药物疗效；所述患者包括前列腺神经内分泌癌患者和其他病理类型的前列腺癌患者；对患者的血液进行活检得到患者的肿瘤分子特征数据；基于所述临床数据和肿瘤分子特征数据构建训练样本集；构建人工智能模型，基于所述训练样本集对构建的人工智能模型进行训练，得到训练好的前列腺神经内分泌癌预测模型。得到快速无创预测前列腺神经内分泌癌的预测模型。

主权项：1.一种前列腺神经内分泌癌预测模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取患者的临床数据，所述临床数据包括药物疗效；所述患者包括前列腺神经内分泌癌患者和其他病理类型的前列腺癌患者；对患者的血液进行活检得到患者的肿瘤分子特征数据；基于所述临床数据和肿瘤分子特征数据构建训练样本集；构建人工智能模型，基于所述训练样本集对构建的人工智能模型进行训练，得到训练好的前列腺神经内分泌癌预测模型；基于所述临床数据和肿瘤分子特征数据构建训练样本集，包括：将所述临床数据和肿瘤分子特征数据的每一项作为初始特征项；计算每项初始特征项的综合影响度；选择综合影响度高的初始特征项作为最终特征项，构建训练样本集；采用以下方式计算每项初始特征项的综合影响度：计算每项初始特征项与药物疗效间的相关系数作为相关度；基于患者的临床数据和肿瘤分子特征数据计算每项初始特征项的完整度；计算每项初始特征项的理论影响度；基于每项初始特征项对应的相关度、完整度和理论影响度得到每项初始特征项的综合影响度；采用以下公式计算第j个初始特征项的完整度： ；其中，表示在最初获取的样本数据中第j个初始特征项对应的数据不为空的样本的数量，N表示样本的总数量，α表示调节因子，为负数，表示第j个初始特征项的完整度；采用以下公式计算第j个初始特征项的理论影响度： ；其中，表示公开第j个特征项和前列腺神经内分泌癌相关的文献的最高影响因子，γ表示调节因子，为负数，β表示参数，表示第j个初始特征项的理论影响度。

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