公开(公告)号：CN114999642A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210610439.0

申请日：2022-05-31

Applicant: 兰州大学第一医院

Inventor： 孟文勃 ,  张旭 ,  李书艳 ,  袁金秋 ,  岳平

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G16H10/40 ,  G16H10/60 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于机器学习随机森林ERCP术后胆囊炎诊断模型的构建方法，包括如下步骤：(1)获取样本集；(2)构建随机森林模型；(3)Logistic回归预测模型；此模型的预测区分度指标包括敏感度为0.822、特异度为0.853、总ACC为0.855、总AUC为0.890，临床决策曲线和临床影响曲线也显示RF模型预测准确度良好，模型对比验证方法同时采用单因素和多因素Logistic回归独立危险因素构建回归模型，其ROC曲线的敏感度为0.811、特异度为0.791和AUC为0.864，组外验证病例也验证了RF模型的预测准确度。

公开(公告)号：CN115862838A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211193461.6

申请日：2022-09-28

Applicant: 兰州大学第一医院

Inventor： 孟文勃 ,  高龙 ,  林延延 ,  李书艳

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/50 ,  G06F18/2431 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于机器学习算法的胆管癌诊断模型的构建方法，包括如下步骤：(1)获取样本集；(2)构建随机森林模型；(3)构建LASSO模型获取最优模型；(4)模型验证；通过随机森林和LASSO模型筛选出6项最优参数，最优参数包括簇集蛋白，间接胆红素，低密度脂蛋白胆固醇，γ‑谷氨酰基转移酶，糖类抗原19‑9，甘油三酯，预测测试样本患胆管癌风险概率，为临床医生的诊断及治疗提供依据；采用服务器‑浏览器模式，网页界面友好，操作简单，实现了一键式快速分析，并可快速预测样本并输出结果，具有广阔的临床应用前景。

公开(公告)号：CN115575635A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211197099.X

申请日：2022-09-28

Applicant: 兰州大学第一医院

Inventor： 孟文勃 ,  高龙 ,  岳平 ,  李书艳

IPC: G01N33/574 ,  G01N33/573 ,  G01N33/68 ,  G01N33/72 ,  G01N33/92 ,  G01N30/02 ,  G01N30/06 ,  G01N30/72 ,  G01N30/86 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明涉及临床检验诊断领域，具体涉及一种胆管癌诊断标志物及其筛选方法和应用，所述的诊断标志物包括以下6种标志物组成的组合：簇集蛋白，间接胆红素，低密度脂蛋白胆固醇，γ‑谷氨酰基转移酶，糖类抗原19‑9，甘油三酯；本发明采用蛋白质组学技术以及人工智能数据分析技术得到了众多适合于胆管癌诊断的诊断标志物，所述的诊断标志物包括胆汁和血清中的标志物，标志物组合的AUC明显高于单独的CLU，本发明的诊断标志物筛选方法可操作性强，模型构建方法简单，所得诊断标志物灵敏度高，特异性好，适合于胆管癌的诊断，能够很好地弥补现有影像学诊断模式的不足，本发明诊断简单快速，有利于胆管癌的早诊早治，具有很好的临床使用和推广价值。