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申请/专利权人：杭州度安医学检验实验室有限公司
摘要：本发明公开了一种基于蛋白标志物组合和临床特征判断肺部结节良恶性的系统、设备和介质法，属于肺癌筛查诊治技术领域。本发明基于机器学习方法整合蛋白标志物组合的表达水平及临床特征数据构建了用于肺部结节良恶性预测或诊断的系统，有效提高了肺部结节良恶性诊断或预测的准确性。利用本发明系统进行肺部结节良恶性预测或诊断基于血浆样本进行，对患者无创伤，并且取材方便、血浆用样量少，特异性高，具有较高的临床应用价值。
主权项：1.一种用于肺部结节良恶性预测或诊断的系统，其特征在于，包括以下模块：数据输入模块，包括输入受试者的蛋白标志物组合的表达水平数据及临床特征数据，其中，所述蛋白标志物组合包括APOA4和PLA2G7，所述临床特征数据包括年龄、吸烟史、结节大小、结节毛刺形态及结节位置；数据存储模块，用于存储群体样本的模型数据，所述模型数据包括群体样本的所述蛋白标志物组合的表达水平数据、所述临床特征数据及肺部结节良恶性信息；肺部结节分析模块，分别与所述数据输入模块和所述数据存储模块连接，用于基于所述数据存储模块中存储的模型数据蛋白标志物组合构建机器学习模型，并基于机器学习模型诊断受试者肺部结节的良恶性，或者预测受试者是否具有患肺部恶性结节的风险或预测受试者肺部结节是否具有进展为恶性结节的风险。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州度安医学检验实验室有限公司 一种基于蛋白标志物组合和临床特征判断肺部结节良恶性的系统、设备和介质
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