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申请/专利权人：20/20基因系统股份有限公司
摘要：本发明的实施方案一般涉及测量生物标志物例如肿瘤抗原、临床参数的非侵入性的方法和诊断测试和计算机实现的机器学习方法、装置、系统和计算机可读介质，用于评估相对于患者群体或群组群体，具有放射线照相明显肺结节的患者相比于良性是恶性的可能性。通过利用来自大量的纵向或前瞻性收集的血液样本例如来自其中基于血液的肿瘤标志物癌筛选是司空见惯的一个或多个区域的现实世界数据的生物标志物例如肿瘤抗原水平与一种或多种临床参数例如年龄、吸烟史、病征或症状生成的算法，提供了具有恶性肺结节的患者的风险水平。
主权项：1.计算机实现的方法，以帮助临床医生区分患者中的良性和恶性放射线照相明显肺结节，包括：a获得在来自患者的生物学样品中生物标志物组的每种生物标志物的值，其中生物标志物组包括选自CEA、CA19-9、SCC、NSE、ProGRP和CYFRA中的至少两种生物标志物；b获得来自患者的临床参数组的每种临床参数的值，其中临床参数组包括选自肺癌家族史、年龄、吸烟强度、肺结节大小、吸烟指数、每天包数、吸烟持续时间、吸烟状况、痰中含血和咳嗽中的至少两种临床参数；c利用计算机工具来：1通过组合获得的生物标志物值和获得的临床参数值生成综合分数；2通过比较综合分数和得自具有良性结节和恶性结节的患者群组的参考集，生成患者的基于综合分数的风险分数；和，3将风险分数分类到风险类别以确定患者具有良性结节或恶性结节的可能性，用于建议临床医生结节是或不是恶性的可能性，其中风险类别得自患者的相同群组群体并且其中每个风险类别与良性或恶性分组相关联。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 20/20基因系统股份有限公司 帮助区别良性和恶性放射线照相明显肺结节的方法和组合物
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