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申请/专利权人：豪夫迈·罗氏有限公司
摘要：本文公开了用于基于识别与患者具有相似属性的患者组来促进针对所述患者的临床决策的技术。所述患者组可以使用来自针对所述患者进行临床预测的预测性机器学习模型的信息来识别。可以输出所述患者组的属性中的至少一些属性以支持临床决策。所述属性可包括，例如，所述患者的档案数据、所述患者的一项或多项实验室测试的结果、所述患者的活检图像数据、所述患者的分子生物标志物、所述患者的肿瘤部位以及所述患者的肿瘤分期。
主权项：1.一种促进临床决策的计算机实现的方法，所述计算机实现的方法包括：接收与第一患者的多个特征相对应的第一数据，每个特征表示多个属性中的属性；将所述第一数据输入到机器学习模型，以生成针对所述第一患者的临床预测的结果，所述机器学习模型与多个特征重要性度量相关联，所述多个特征重要性度量限定所述多个特征中的每个特征与所述临床预测的相关度；基于所述第一患者与患者组之间就所述多个特征中的至少一些特征而言的相似性程度，获得与所述患者组中的每个患者的所述多个特征相对应的第二数据，所述相似性程度基于所述第一数据、所述第二数据以及多个特征数据重要性度量；基于所述临床预测的所述结果和所述第二数据的至少一部分生成内容；以及输出所述内容，以便基于所述内容针对所述第一患者做出临床决策。
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百度查询： 豪夫迈·罗氏有限公司 基于机器学习模型的患者池化
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