原始名称记载: 广州呼吸健康研究院（广州呼吸疾病研究所）; 广州市干部和人才健康管理中心（广州市人才研修院、广州市第十一人民医院、广州市公职人员心理健康服务中心）

本发明提供一种基于体检多时点血检指标建模的肺癌风险预测方法和系统，其中方法包括提取预处理后的体检数据集的统计型时序特征和趋势型时序特征；将统计型时序特征、趋势型时序特征和预处理后的体检数据集中的基本信息按照患者唯一识别符合并为统一的数据矩阵；利用统一的数据矩阵训练随机森林模型，以将训练好的随机森林模型作为肺癌预测模型；将目标受检者的统一的数据矩阵输入至肺癌预测模型，得到肺癌预测模型输出的肺癌预测概率。本发明在随机森林模型训练过程中，节点分裂采用召回率优先的分裂准则进行分类，能够针对医学筛查场景优先优化分裂指标，在保证召回率的同时平衡假阳性，提升随机森林模型对早期病例的敏感性。