基于机器学习的肝癌患者临床预后的预测方法

摘要

本发明公开一种基于机器学习的肝癌患者临床预后的预测方法，其包括：根据预先确定的预测特征采集其对应的肝细胞癌的样本数据；根据所述样本数据对预测特征进行排序，并根据排序结果选取部分的预测特征；使用比例风险回归模型从选取的预测特征中确定与总体生存率相关的候选预测特征；利用梯度增强生存分类器从所述候选预测特征中选择20个最优预测特征作为生存预测因子构建肝癌患者预后生存模型。通过本发明能够有效识别HCC相关高死亡风险的患者。