查看更多>>摘要：目的 基于Transformer模型构建人工智能肺癌方证结合预测系统.方法 选择上海市中医医院肿瘤临床医学中心、上海中医药大学附属龙华医院中医肿瘤科2005年10月19日—2021年4月28日门诊收治的肺癌患者5994例(就诊8011例次),使用Transformer模型构建并评价人工智能肺癌方证结合处方预测系统.结果 系统构建提取症状233个,药物350味.出现频次>2000次的药物,模型的预测准确率77.5％,召回率84.4％,F1值80.8％;出现频次1001～2000次的药物,模型准确率66.6％,召回率57.4％,F1值为61.7％;出现频次501～1000次的药物,模型准确率70.3％,召回率52.1％,F1值59.9％;出现频次201～500次的药物,模型准确率60.7％,召回率42.2％,F1值49.8％;出现频次<200次的药物,模型准确率58.5％,召回率23％,F1值33.2％.模型总体准确率73.7％,召回率68.3％,F1值70.9％,肿瘤临床专家评价平均分8.6分.模型参数提示,脉弦与应用百合具有相关性,化疗与脉弦有相关性,石上柏与石见穿运用有关联性.结论 基于Transformer模型构建的人工智能肺癌方证结合预测系统可以做到收集、分析、总结中医治疗规律的作用,其用药规律也体现了"扶正治癌"的治疗理念.
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