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申请/专利权人：杭州和壹基因科技有限公司
摘要：本发明涉及疾病风险评估技术领域，本发明公开了基于深度学习的疾病风险评估方法及系统，包括获取待检测患者的胃部疾病特征数据和肠道疾病特征数据，基于胃部疾病特征数据计算胃部疾病影响系数，基于肠道疾病特征数据计算肠道疾病影响系数，基于胃部疾病影响系数和肠道疾病影响系数对病患的状态进行快速的区分，实现了较为综合的评估，将标志物区间序列和病患状态输入到预构建的患癌概率预测模型中，获得实时敏感性概率和实时特异性概率，最后基于先验概率、实时敏感性概率和实时特异性概率计算阳性患癌概率，根据阳性患癌概率确定评估结果，本发明在对患者进行评估的过程中，考虑了标志物的特异性和敏感性，使得评估的准确地得到有效提升。
主权项：1.基于深度学习的疾病风险评估方法，其特征在于，包括：S10：获取待检测患者的胃部疾病特征数据和肠道疾病特征数据，基于胃部疾病特征数据计算胃部疾病影响系数，基于肠道疾病特征数据计算肠道疾病影响系数，基于胃部疾病影响系数和肠道疾病影响系数确定病患状态，病患状态包括患胃部疾病、患肠道疾病和未患病；S20：当病患状态为患胃部疾病或患肠道疾病的情况下，获取待检测患者的病历数据，根据病历数据确定先验概率；S30：基于病患状态获取待检测患者的标志物特征数据，基于标志物特征数据确定标志物区间序列，将标志物区间序列和病患状态输入到预构建的患癌概率预测模型中，获得实时敏感性概率和实时特异性概率；S40：基于先验概率、实时敏感性概率和实时特异性概率计算阳性患癌概率，根据阳性患癌概率确定评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州和壹基因科技有限公司 基于深度学习的疾病风险评估方法及系统
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