融合多类型数据的胃癌风险预测模型

胃癌的早期发现对于降低死亡率、提高患者生存质量具有重要意义.现有预测模型通过单一的结构化电子健康记录数据预测患者的癌症患病风险,但是无法有效地整合不同类型的临床数据且不能满足实际的临床需求.提出一种基于多类型异构数据融合的胃癌风险预测模型.利用预训练语言模型提取电子健康记录数据中的入院记录文本信息,采用降噪自动编码器提取实验室检验数据的特征,同时对低维度的结构化数据向量表示的维度进行扩增,以避免低维度的实验检验特征表示被高维度特征淹没.在此基础上,将扩增后的结构化数据向量与高维度的文本表示向量在相同的尺度上进行融合,从而预测患者的患病风险.实验结果表明,该模型的准确率可达到0.949337,相比支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯等模型,具有较优的预测性能.