基于共同优化的患癌风险预测模型的训练方法及系统
- 技术优势
- 本发明能够提升模型对不同癌症类型的区分能力和泛化能力，增强对任一癌症类型患癌风险的预测准确性与适应性，为个体化癌症筛查和早期干预提供更加科学可靠的模型支持。
- 技术应用
- 肿瘤筛查
- 详细技术说明
- 本发明公开了一种基于共同优化的患癌风险预测模型的训练方法及系统，该方法包括：获取多个癌症类型的多个患者的cfDNA测序数据和对应的甲基化特征；基于分类算法，根据所述cfDNA测序数据和对应的甲基化特征，确定每一所述癌症类型对应的数据特征集；确定任意两个所述癌症类型之间的类型关联度参数；根据所述类型关联度参数和每一所述癌症类型对应的数据特征集，优化训练得到用于预测任一所述癌症类型对应的患癌风险的预测模型。可见，本发明能够提升模型对不同癌症类型的区分能力和泛化能力，增强对任一癌症类型患癌风险的预测准确性与适应性，为个体化癌症筛查和早期干预提供更加科学可靠的模型支持。
- 合作类型
- 已授权
- 申请日期
- 20/06/2025 00:00:00
- 申请号码
- ZL 202510505876.X
- 国家/地区
- 中国内地
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