一种基于多模型集成的卵巢肿瘤复发风险概率预测方法

本发明公开了一种基于多模型集成的卵巢肿瘤复发风险概率预测方法，属于人工智能技术领域。方法包括：获取待预测目标的临床检测数据；其中，所述临床检测数据包括卵巢癌的临床检测数据和卵巢交界性肿瘤的临床检测数据；将所述临床检测数据输入预先训练好的复发风险概率集成模型中，输出得到待预测目标的卵巢肿瘤复发风险概率预测结果；其中，所述复发风险概率预测集成模型是通过训练集和测试集对基础模型和元学习模型训练得到的，所述训练集和所述测试集通过对标准数据集划分得到，所述标准数据集通过对多源临床数据进行预处理得到。本发明能够提高卵巢肿瘤复发风险概率的准确性和稳定性。