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一种基于知识图谱的肝癌术后复发风险的预测方法及装置 

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申请/专利权人:神州医疗科技股份有限公司

摘要:本申请提出一种基于知识图谱的肝癌术后复发风险的预测方法及装置,属于医疗数据预测领域,其中方法包括:针对患者数据进行预处理,得到预处理后数据;针对所述预处理后数据,构建包含肝癌复发相关影响因素、肝癌指标和患者数据的知识图谱;采用XLNet训练模型对所述知识图谱中实体、关系进行训练,得到患者实体和关系的表征向量;根据所述患者实体和关系的表征向量,采用XGB算法进行预测,并用MSE作为损失函数,将损失函数最小的对应预测值,作为肝癌术后复发风险的预测值。系统包括:数据预处理模块、知识图谱构建模块、知识表征训练模块以及手术后复发风险预测模块。本申请提高了风险预测的可靠程度。

主权项:1.一种基于知识图谱的肝癌术后复发风险的预测方法,其特征在于,包括如下步骤:针对患者数据进行预处理,得到预处理后数据;针对所述预处理后数据,构建包含肝癌复发相关影响因素、肝癌指标和患者数据的知识图谱,包括:对预处理后的数据进行SpERT模型训练,获得肝癌及对应肝癌指标之间关系的表征向量,并采用已经训练完成的SpERT模型对肝癌及对应肝癌指标进行实体、关系和属性抽取,得到抽取结果,其中,针对实体进行分类,所述针对实体进行分类包括:定义一个融合函数来融合嵌入后的向量,使用softmax分类器进行分类;对分类后的实体进行过滤,所述对分类后的实体进行过滤指过滤实体类型为None和长度超过阈值的实体;对过滤后的实体与实体之间的关系进行分类,包括:在两个相邻实体之间,通过预训练的语言表征模型和最大池化获得一个语义嵌入cS1,S2;通过两个单位向量对S1和S2的顺序进行处理;将处理后的结果经过一个单层分类器;通过交叉熵与二元交叉熵的和为关系分类和实体分类的损失函数,得到实体、关系和属性的抽取结果;对抽取出结果进行数据离散化、相同字段单位归一化、实体的标准化,得到标准化后结果;将标准化后结果与肝癌复发相关影响因素进行映射,将映射后的结果也作为实体,得到最终的三元组,所述最终的三元组作为包含肝癌复发相关影响因素、肝癌指标和患者数据的知识图谱;采用XLNet训练模型对所述知识图谱中实体、关系进行训练,得到患者实体和关系的表征向量,包括:基于自回归语言模型,建立似然函数;当模型只有一层时,使用查询流公式,当模型有多层时,使用内容流公式;根据所述患者实体和关系的表征向量,采用XGB算法进行预测,并用MSE作为损失函数,将损失函数最小的对应预测值,作为肝癌术后复发风险的预测值,所述损失函数定义为: 其中,i为每一个样本号,n为每一个batch总样本数,为术后复发时间真实值,为术后复发时间预测值。

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权利要求:

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