本技术属于医疗保健技术领域,特别是一种基于肿瘤数据库文本识别的肿瘤预后预测技术。该方法主要包含数据收集与预处理步骤,即从多个肿瘤数据库中收集医学数据,并进行预处理。
背景技术
随着医学数据的快速积累和人工智能技术的不断发展,基于大数据的肿瘤预后预测已成为精准医疗研究的热点之一,肿瘤患者的预后评估对于治疗方案的制定以及患者的长期管理具有重要意义,通过分析患者的临床文本记录、影像数据和基因组数据,结合数据建模技术,不仅可以预测患者的五年生存率,还可以评估复发风险,然而,由于医学数据的来源多样且存在异构性,如何高效整合多模态数据并构建精准的预测模型,成为当前医学人工智能研究中的关键难题。
现有技术在肿瘤预后预测领域面临以下主要问题:首先,多模态数据(如临床文本、影像和基因组数据)之间存在格式和特征表达的差异,传统的数据预处理方法在消除噪声信息和保留重要特征方面效果有限;其次,肿瘤转移路径的预测依赖于复杂的异构关系建模,传统方法难以有效捕捉肿瘤类型、治疗方案和转移位置之间的语义关联,导致预测准确性不足;此外,现有的预后评估方法往往未能充分考虑个体化的特征与转移路径的综合影响,难以提供针对性的风险分级建议,限制了其在临床实践中的应用价值。
本发明的目的在于提供一种基于肿瘤数据库文本识别的肿瘤预后预测方法,不仅提升了肿瘤转移路径预测的准确性和可解释性,还能够为患者提供量化的五年生存率和复发风险预测结果,进一步实现精准分级和个性化管理,为肿瘤治疗方案的制定提供科学依据。
实现思路