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申请/专利权人：山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院)
摘要：本发明公开一种个体治疗效果估计方法、系统、设备、介质及程序产品，涉及机器学习技术领域，包括：通过引入组LASSO，在给定个体特征变量和治疗分配信息下预测治疗结局，选择对治疗结局的预测有贡献的个体特征变量，为个体特征变量分配初始权重；以个体特征变量的初始权重作为惩罚项，采用自适应组LASSO识别并保留与治疗结局相关的混杂变量和预测变量，根据混杂变量和预测变量估计个体接受治疗的倾向得分；选择倾向得分在设定半径范围内的样本构成匹配集，基于对匹配集的预测得到被测个体治疗效果的预测结果。将二分治疗扩展到多治疗情况，缓解混杂变量带来的偏倚；使用半径匹配代替近邻匹配，解决样本稀疏情况下PM方法性能较差的问题。
主权项：1.一种个体治疗效果估计方法，其特征在于，包括：获取被测个体的治疗分配信息，以及影响治疗和治疗结局的个体特征变量；通过引入组LASSO，在给定个体特征变量和治疗分配信息下预测治疗结局，选择对治疗结局的预测有贡献的个体特征变量，并以此为每个个体特征变量分配初始权重；以每个个体特征变量的初始权重作为惩罚项，由此采用自适应组LASSO识别并保留与治疗结局相关的混杂变量和预测变量，将与治疗结局无关的工具变量和无关变量的权重设为零，根据混杂变量和预测变量估计个体接受治疗的倾向得分；选择倾向得分在设定半径范围内的样本构成匹配集，基于对匹配集的预测得到被测个体治疗效果的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院) 个体治疗效果估计方法、系统、设备、介质及程序产品
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