技术特征：
1.一种胃癌预后预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理对象的原始基础数据；对所述原始基础数据进行预处理，得到所述待处理对象的用于胃癌预后预测的预处理数据；将所述预处理数据输入预先训练好的预测模型中，输出所述待处理对象的指标数据；所述指标数据用于指示将所述预处理数据由分散变量转化为等级变量后的等级；基于所述指标数据，生成所述待处理对象的胃癌预后的预测结果。2.根据权利要求1所述的胃癌预后预测方法，其特征在于，所述对所述原始基础数据进行预处理，得到所述待处理对象的用于胃癌预后预测的预处理数据的步骤，包括：对所述原始基础数据进行空值验证，确定出数据完整的第一数据；对所述第一数据进行数据格式验证，确定出数据格式正确的第二数据；对所述第二数据进行去重处理，得到去重后的第三数据；对所述第三数据进行标准化处理，得到所述待处理对象的用于胃癌预后预测的预处理数据。3.根据权利要求2所述的胃癌预后预测方法，其特征在于，所述对所述第三数据进行标准化处理，得到所述待处理对象的用于胃癌预后预测的预处理数据的步骤，包括：获取预设的医疗术语标准化处理模板；基于所述预设的医疗术语标准化处理模板，对所述第三数据进行标准化转换，得到所述待处理对象的用于胃癌预后预测的预处理数据。4.根据权利要求1所述的胃癌预后预测方法，其特征在于，所述原始基础数据包括所述待处理对象的用药数据和临床检测数据，所述对所述原始基础数据进行预处理，得到所述待处理对象的用于胃癌预后预测的预处理数据的步骤包括：根据所述用药数据，得到药效功能数据；根据所述临床检测数据，得到所述待处理对象的患病类型数据；将所述药效功能数据和所述患病类型数据确定为所述待处理对象的用于胃癌预后预测的预处理数据。5.根据权利要求1所述的胃癌预后预测方法，其特征在于，所述预处理数据包括：所述待处理对象的年纪数据、肿瘤分期数据、肿瘤体积数据、表皮生长因子受体状态数据、免疫抑制分子数据、表观遗传学数据以及分子分型状态数据中的至少一种。6.根据权利要求1所述的胃癌预后预测方法，其特征在于，所述获取待处理对象的原始基础数据的步骤，包括：获取所述待处理对象的标识信息；基于所述标识信息，从预设医疗系统查找所述待处理对象的检查数据；根据查找到的所述待处理对象的检查数据，确定所述待处理对象的原始基础数据。7.根据权利要求1所述的胃癌预后预测方法，其特征在于，所述预先训练好的预测模型的构建步骤，包括：获取胃癌预后训练集数据和胃癌预后验证集数据；构建初始预测模型；基于所述胃癌预后训练集数据对所述初始预测模型进行训练，生成对应的训练结果数
据；根据所述训练结果数据，输出所述初始预测模型的模型损失；基于所述模型损失对所述初始预测模型进行更新，并对更新后的所述初始预测模型进行迭代训练，得到中间预测模型；基于所述胃癌预后验证集数据，对所述中间预测模型进行验证，得到所述预先训练好的预测模型。8.一种胃癌预后预测装置，其特征在于，所述装置包括：数据接收模块，用于获取待处理对象的原始基础数据；数据处理模块，用于对所述原始基础数据进行预处理，得到所述待处理对象的用于胃癌预后预测的预处理数据；数据转化模块，用于将所述预处理数据输入预先训练好的预测模型中，输出所述待处理对象的指标数据；所述指标数据用于指示将所述预处理数据由分散变量转化为等级变量后的等级；数据预测模块，用于基于所述指标数据，生成所述待处理对象的胃癌预后的预测结果。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至7任一项所述的胃癌预后预测方法。10.一种计算机可读存储介质，其中存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
技术总结
本发明提供了一种胃癌预后预测方法，该方法包括：获取待处理对象的原始基础数据；对该原始基础数据进行预处理，得到该待处理对象的用于胃癌预后预测的预处理数据；将该预处理数据输入预先训练好的预测模型中，输出该待处理对象的指标数据；该指标数据用于指示将该预处理数据由分散变量转化为等级变量后的等级；基于该指标数据，生成该待处理对象的胃癌预后的预测结果。本发明实施例的目的在于提供一种胃癌预后预测方法、装置及电子设备，以提供一种针对具体患者的、胃癌预后预测准确度更高的胃癌预后预测方法。癌预后预测方法。癌预后预测方法。
技术研发人员：赵群 刘洋
受保护的技术使用者：赵群
技术研发日：2021.07.20
技术公布日：2021/11/9