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申请/专利权人：上海市东方医院(同济大学附属东方医院)

摘要：一种TKIs靶向药耐药时间预测模型构建方法，涉及临床医学技术领域，该方法先获取多个接受TKIs靶向药治疗的肺癌患者的样本数据，利用各个样本数据构建一个基础样本集合；再对各个患者的样本数据进行数据清洗；然后再构建基于Semi‑Parametric结构的TKIs靶向药耐药时间基础预测模型及TKIs靶向药耐药时间预测模型；再将基础样本集合中的样本数据划分为训练集、测试集、验证集，利用训练集、测试集、验证集分别对TKIs靶向药耐药时间预测模型进行训练、测试、验证后，得出弹性系数ε及修正系数c的最佳值，从而得到训练好的TKIs靶向药耐药时间预测模型。

主权项：1.一种TKIs靶向药耐药时间预测模型构建方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，获取多个接受TKIs靶向药治疗的肺癌患者的样本数据，利用各个样本数据构建一个基础样本集合；所述样本数据包括临床病理数据、EGFR突变数据、TKIs靶向药使用数据、病理分期数据、患者治疗数据、患者生存时间；临床病理数据包括患者的年龄、性别、种族、身高、体重；EGFR突变数据包括EGFR突变状态、突变类型；TKIs靶向药使用数据包括TKIs靶向药使用启始时间、TKIs靶向药种类、TKIs靶向药剂量；病理分期数据包括TNM分期、肿瘤尺寸、淋巴结转移状态；患者治疗数据包括历史治疗方式、当前治疗方式、疗效评估结果；治疗方式包括手术、放疗、化疗、使用TKIs靶向药；患者生存时间包括患者诊断时间、随访时间、死亡时间；步骤2，对各个患者的样本数据进行数据清洗，数据清洗方法包括删除重复项、处理缺失值、处理异常值；步骤3，构建基于Semi-Parametric结构的TKIs靶向药耐药时间基础预测模型及TKIs靶向药耐药时间预测模型；TKIs靶向药耐药时间基础预测模型的具体模型公式为： 其中，Y为患者从开始使用TKIs靶向药到出现耐药状态的时长，为患者在前30日内所使用的TKIs靶向药的每日剂量均值，为患者出现耐药状态的预测时长，χ为用于预测耐药时间的解释变量，解释变量包括患者的临床病理数据、EGFR突变数据；TKIs靶向药耐药时间预测模型的具体模型公式为： fT＝εInT+c式中，E[YT]为患者使用T剂量的TKIs靶向药后出现耐药状态的预测时长，T为患者使用的TKIs靶向药的当前剂量，ε为TKIs靶向药的剂量T和耐药时间Y的弹性系数，表示靶向药物的剂量T和耐药时间Y弹性的强弱，c为修正系数；步骤4，将基础样本集合中的样本数据划分为训练集、测试集、验证集，其中的60％的样本数据归入训练集，20％的数据样本归入测试集，20％的数据样本归入验证集；利用训练集、测试集、验证集分别对TKIs靶向药耐药时间预测模型进行训练、测试、验证后，得出弹性系数ε及修正系数c的最佳值，从而得到训练好的TKIs靶向药耐药时间预测模型。

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