公开(公告)号：CN114283944A

公开(公告)日：2022-04-05

申请号：CN202111479325.9

申请日：2021-12-06

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 刘云翔 ,  张桂鑫 ,  原鑫鑫 ,  熊婷婷 ,  吴子庚

IPC: G16H50/50 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06N20/00 ,  G06K9/62 ,  G06F16/215

Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析的结直肠癌预测方法，通过收集某医院病人体检数据，进行数据整理，对获取的人员的医疗数据进行处理以获得所述人员的医疗特征数据。通过预设分析模型处理所述医疗特征数据，与医学理论相结合进行数据预处理提取合适的特征。根据结直肠癌患者的特征不同，应用数据挖掘中决策树算法和logistic回归算法对不同体检指标之间的重要度进行分析研究，可以确定人员的癌症发病风险。基于此，可对人员进行健康评估和健康干预，以实现结直肠癌症的预测和预防。

公开(公告)号：CN114267425A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111476404.4

申请日：2021-12-06

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 刘云翔 ,  吴子庚 ,  原鑫鑫 ,  张桂鑫

IPC: G16H10/20 ,  G16H10/60 ,  G16H50/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的结直肠癌病因调查方法，该方法为通过调查问卷与诊疗记录对病人数据进行收集，对获取的数据进行预处理，剔除噪点数据并补充空余数据，并运用稀疏矩阵投影方法处理多值数据。通过特征选择与特征降维的方法，结合该特征对患病概率的影响程度，剔除影响度较低的特征，再结合医学特征特点，选出重要性较大的特征。最后将数据输入人工智能算法，比较传统算法如线性回归、支持向量机、BP神经网络、朴素贝叶斯和随机森林的准确度，选择准确度最高的算法，再进行调参，提高准确度，得到具体特征指标与患癌风险之间的关系。