一种基于GBDT模型的骨髓瘤高风险筛查方法及其应用

摘要

一种基于GBDT模型的骨髓瘤高风险筛查方法及其应用。本发明属于肿瘤早期高风险筛查和人工智能技术领域，具体涉及基于临床常规化验结果利用人工智能建立多发性骨髓瘤高风险筛查模型及其应用，该模型可用于筛查高风险骨髓瘤。本发明通过临床1741例多发性骨髓瘤（MM）和2446例非骨髓瘤（感染性疾病、风湿性免疫系统疾病、肝脏疾病和肾脏疾病）患者的血常规，肝肾功能，离子，免疫球蛋白等常规检验结果，利用人工智能方法，预测骨髓瘤的可能性准确率可达90%以上，具有广阔的应用前景。本发明提供的多发性骨髓瘤预警模型具有易于推广和使用方便的特点，大大提高基层医院对骨髓瘤的认知和患者的早期筛查，具有深远的临床意义。