基于电子病历的AI结肠癌风险早筛建模方法

    公开(公告)号:CN114724721A

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210215584.9

    申请日:2022-03-10

    IPC分类号: G16H50/50 G16H50/30 G16H10/60

    摘要: 本发明公开了基于电子病历的AI结肠癌风险早筛建模方法,包括如下步骤:步骤S1:建立有效结肠癌风险早筛模型,步骤S2:整理待筛查样本数据,步骤S3:将带筛查样本输入结肠癌早筛模型进行模型计算得分,最终得到样本结肠癌风险早筛预测结果。本发明采用机器学习XGBoost算法训练结肠癌早筛模型,能够根据电子病历相关医学特征预测出样本结肠癌早期患病概率得分,其特异性、灵敏度与ROCAUC都可高达0.95,具有可以进行大批量、高效率、高准确率筛查的优点,解决了目前结肠癌风险筛查需要检查者在医院进行检查,由医生结合临床指南与实践经验判断,导致检查效率较低的问题,从而能够有效节省医疗资源。