医疗行业与人类的生命健康息息相关。特别地,新冠疫情的蔓延,国民生命安全意识的提高,推进了医学研究的发展。在医疗卫生领域中,单一评价指标无法对患者进行全方位考核。跟踪了解病人生存状态,统计一段时期内患者的生命体征,确定诊断的具体方案,是医学行业的现状。预后是医学研究关注的重点,通过分析观测数selleckchem Cobimetinib据,临床医生可以制定治疗方案,患者可以认清自身疾病biomemristic behavior状况。预后对临床医学影响深远。生存分析是医学领域常用的分析方法。这种方法充分考虑时间因素,分析事件时间分布与观测对象存在的某种联系,探究影响事件发生的关键信息。因此,对于生存分析方法的研究一直受到广泛关注。生存分析大致分为两个阶段,传统生存分析以及深度生存分析。一方面,传统生存分析如Cox比例风险模型需要考虑模型假设,然而,大量真实数据的分布状况未知;另一方面,Cox模型只考虑数据的线性特征信息,损失部分数据价值,因此存在局限性。现阶段,深度生存分析在疾病预后中的应用研究更为普遍,模型也拥有强大的表达能力。本文充分考虑了生存数据在时间维度的信息传递,将遗传算法优化的长短期记忆(GA-LSTM)与深度生存分析算法结合,对医学数据集进行预测分析。本文的研究内容如下:1)本文详细地介绍了生存分析的相关知识,当前的发展状况以及相应此网站的理论基础。2)本文提出了遗传算法优化长短期记忆的深度生存分析模型(GLDS)。GLDS模型是基于遗传和LSTM结合的优化算法,一方面可以更好地筛选模型的超参数;另一方面,LSTM可以充分挖掘医疗数据中存在的时间信息特征,并给与一定地解释性。3)本文将GLDS法应用到乳腺癌临床生存数据中,构建了乳腺癌患者的预测模型。通过和传统生存分析方法进行比较,验证该模型的可行性,同时探究影响患者发病的主要因素。为了验证GLDS模型的可靠性,与传统的生存分析模型进行对比分析,并在多个公开数据集上进行验证,都表明该模型预测效果显著。在进行乳腺癌疾病预后的预测分析中,本文使用模型的C-index指数达到0.7742,传统的Cox模型预测结果为0.7389,GLDS方法在预测效果上提高了3.53%。预测结果的提升,不仅表明GLDS是一种有效的生存分析模型,同时有望帮助临床医生对重症患者做出更精确的诊断,对于疾病的预后有一定参考价值。