用于免疫治疗相关肝损伤风险预测的可解释性机器学习模型构建方法

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用于免疫治疗相关肝损伤风险预测的可解释性机器学习模型构建方法
申请号:CN202510939550
申请日期:2025-07-08
公开号:CN120878142A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明的技术方案是公开了一种用于免疫治疗相关肝损伤风险预测的可解释性机器学习模型构建方法。本发明整合患者的基线特征、肝功能检测指标以及治疗方案等多维度信息,应用多种机器学习算法构建稳健的预测模型。该预测模型为临床实践提供个体化的风险评估工具,可在临床中提前识别高风险患者,指导治疗决策和监测方案,从而降低ICI相关肝损伤的发生率,减少不良事件的发生,提升免疫治疗的安全性与疗效,提高治疗安全性和个体化管理水平。
技术关键词
机器学习模型构建方法 机器学习算法 免疫检查点抑制剂治疗 风险评估工具 梯度提升决策树 网格搜索方法 变量 数据 随机森林 曲线 指标 患者 高风险 超参数 核心 基线 特异 校准