公开(公告)号：CN116486921A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310332810.6

申请日：2023-03-31

Applicant: 北京大学深圳医院(北京大学深圳临床医学院)

Inventor： 吴雅林 ,  孙德胜 ,  石宇 ,  尉明华 ,  姚辉 ,  张锦枝 ,  张蒂荣 ,  刘俐 ,  陈芸 ,  闫林杨

IPC: G16B40/20 ,  G16H50/20 ,  G06F18/241 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于电子病历大数据的乳腺癌风险预测方法，该方法包括：收集乳腺患者的信息并形成电子病历，再根据标准条件筛选患者信息，组建数据库；根据临床经验和对超声特征的研究，筛选数据库中的特征，获得数据集；对数据集进行预处理，再对其中的数据进行归一化处理；从特征中选择出重要特征形成新的数据集；对数据集进行训练集和测试集的划分；使用深度神经网络建立预测模型，对训练集进行学习优化，采用测试集对预测模型进行性能分析，获得最终预测模型；采用最终预测模型对乳腺超声得到的数据进行风险预测，得到预测结果。本发明预测方法能够很容易的地部署到任何智能决策系统中，为医生提供诊断辅助，从而提高乳腺癌的早期诊断率。