基于病人检测信息对潜在治疗方案治愈概率打分的方法

摘要

本发明属于深度学习分析领域，公开了一种基于病人检测信息对潜在治疗方案治愈概率打分的方法，该方法包括以下步骤：(S1)收集训练用数据；(S2)建立逻辑回归模型并训练；(S3)分别建立unet模型和三维卷积神经网络模型并训练；(S4)补全训练用数据，得到训练用数据对应的任意一位病人在治疗过程中每一天的生存情况得分；(S5)建立长短期记忆网络LSTM模型并训练；(S6)随机潜在治疗方案，预测得到第N+2天的生存情况得分，从而即可完成对该潜在治疗方案的打分。本发明通过对方法及系统的整体流程设计等进行改进，能够从大数据分析的角度具体量化病人的情况，对潜在治疗方案治愈概率进行打分。