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申请/专利权人：南方医科大学南方医院

摘要：本申请公开了狼疮肾炎免疫治疗反应性预测模型的构建方法及系统，包括：获取目标对象群体的医学特征数据、基于生物信息学数据所确定的预测因子信息和治疗反应性，得到患者特征数据集并进行数据预处理操作，得到样本集；将样本集分为第一开发集和外部验证集，并获取重复肾活检数据集；对第一开发集进行特征筛选处理，得到第二开发集；将若干个机器学习算法在第二开发集中进行建模和调优，得到第一狼疮肾炎免疫治疗反应性预测模型；采用外部验证集和重复肾活检数据集对模型进行外部验证计算，确定目标狼疮肾炎免疫治疗反应性预测模型。通过本申请实施例提供的构建方法，可以构建出预测准确性高、可靠性高的模型，可广泛应用于医疗数字化技术领域。

主权项：1.狼疮肾炎免疫治疗反应性预测模型的构建方法，其特征在于，包括：获取目标对象群体的医学特征数据、预测因子信息和治疗反应性，得到患者特征数据集；其中，所述预测因子信息是基于生物信息学数据所确定的；对所述患者特征数据集进行数据预处理操作，得到样本集；将所述样本集分为第一开发集和外部验证集，并获取重复肾活检数据集；其中，所述外部验证集是与所述第一开发集来源于不同医院的独立队列；所述重复肾活检数据集是对目标对象随访一年后再次进行肾活检的检查结果；对所述第一开发集进行特征筛选处理，得到第二开发集；将若干个机器学习算法在所述第二开发集中进行建模和调优，得到第一狼疮肾炎免疫治疗反应性预测模型；采用所述外部验证集和所述重复肾活检数据集对所述第一狼疮肾炎免疫治疗反应性预测模型进行外部验证计算，确定目标狼疮肾炎免疫治疗反应性预测模型；其中，所述获取目标对象群体的医学特征数据、预测因子信息和治疗反应性，得到患者特征数据集的步骤中，获取所述预测因子信息的步骤，包括：获取预测因子的肾脏病理免疫荧光和免疫组化染色结果；其中，所述预测因子由生物信息学数据中单细胞水平的基因特征确定；根据所述免疫荧光和免疫组化染色结果计算肾小球内免疫细胞数量和肾小球内免疫细胞浸润评分，得到预测因子信息；其中，所述对所述第一开发集进行特征筛选处理，得到第二开发集，包括：对免疫细胞浸润特征进行第一处理和第二处理，得到筛选后的浸润特征数据；其中，所述第一处理用于确定不同预后结局患者肾脏病理免疫荧光结果和免疫组化结果中存在统计学差异的所述免疫细胞浸润特征；所述第二处理用于评价所述第一处理筛选得到的所述免疫细胞浸润特征与预后结局的相关程度；采用最小绝对值收敛和选择算子算法、递归特征消除和专家共识对临床表现数据资料进行临床表现特征筛选处理，得到筛选后的临床表现特征数据；将筛选后的所述浸润特征数据和所述临床表现特征数据作为第二开发集。

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