一种基于深度学习的肺癌分类和预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的肺癌分类和预测方法，包括收集肺癌患者的第一数据集，之后对第一数据集进行预处理和差异化分析，获得第二数据集；对第二数据集进行整合；构建卷积神经网络模型；通过交叉验证评估模型的稳定性和泛化能力，将第二数据集分为训练集和测试集，输入到模型中进行训练和验证。本发明提升了诊断准确性，通过整合多组学数据，显著提高了肺癌早期诊断的精确性，助力患者早期治疗和生存率提升；支持个性化治疗，提供基于患者分子特征的精准治疗方案，优化医疗资源配置，减少不必要的药物使用及副作用；降低医疗成本，通过早期诊断和减少人工分析时间，降低治疗复杂性与费用，同时推动医疗系统改革和社会经济负担的减轻。