[發明專利]構建肺癌預測模型構建方法

在審

• 申請號: 202110318488.2
• 申請日: 2021-03-25
• 公開（公告）號: CN113284626A
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 凌之浩;白麗軍;張書印
• 申請（專利權）人: 成都基預科技有限公司
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70;G16H10/20;G16H10/40;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種構建肺癌預測模型構建方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1：進行肺癌預測模型遺傳變量選取的步驟；

S2：進行對其余變量的確認、收集及深度學習算法模型構建的步驟；

S3：進行模型隊列數據驗證的步驟；

S4：進行相關篩查指標在不同風險人群中驗證的步驟。

2.根據權利要求1所述的構建肺癌預測模型構建方法，其特征在于，S1：進行肺癌預測模型遺傳變量選取的步驟具體包括：

納入所有pvalue0.05的位點，同時對前期研究發現的48個關聯位點但并不在GWAS分析結果中的，進行補充。

3.根據權利要求1所述的構建肺癌預測模型構建方法，其特征在于：驗證隊列設計如下：

Case group:確診為肺腺癌或肺鱗狀細胞癌的患者，且在確診前沒有接受過放化療治療，且所需生化指標齊全；

Control group:有低劑量胸部CT或胸部X光片結果，證明當時肺部無結節的健康人群，且所需生化指標齊全；

兩個組別的入組人群均大于2000人，第一階段分析可在入組人群數分別達到1000人時開始啟動，后續進組數據作為第二階段數據并對前期結果進行驗證與優化。

4.根據權利要求1所述的構建肺癌預測模型構建方法，其特征在于：還包括如下步驟：

人群入組時通過問卷，獲取個人環境數據。

5.根據權利要求4所述的構建肺癌預測模型構建方法，其特征在于：所述個人環境數據包括性別、年齡、學歷、種族、BMI、是否其它肺部疾病、家族病史、吸煙狀態及煙量。

6.根據權利要求1所述的構建肺癌預測模型構建方法，其特征在于：基于其它人群隊列的數據對構建的模型進行驗證與評估，測量模型的靈敏度與特異性主要包括如下兩個步驟：

根據構建模型的數據標準，對驗證數據進行篩選，保持數據格式的一致性；

若存在其它人群隊列數據，則選用其它人群隊列數據作為驗證集，否則用本次的部分數據作為驗證集。

7.根據權利要求1所述的構建肺癌預測模型構建方法，其特征在于：具有后續篩查指標數據補充的情況下，基于預測模型區分出的不同風險人群，統計該指標在不同人群中的分布范圍，從而作為是否對高風險人群推薦該指標篩查的數據基礎。