大数据对乳腺癌的预测

大数据模型对乳腺癌的预测，是建立在大数据模型、人群分布、预测模型、预后模型等基础之上的预测方法。此外，利用乳腺癌的单病种统计学模型，也能够对乳腺癌进行预测，但这种方法比较片面。乳腺癌是女性常见恶性肿瘤之一，乳腺癌发病高峰年龄为20岁左右，是影响女性健康的重要癌症因素。通过大数据模型，可以大概分辨出乳腺癌高危人群，在一定程度上有助于预防乳腺癌。

1、大数据模型：大数据模型指将人群分为年龄较大、年龄较小、未婚、已婚、未育、未哺乳的女性，根据性别统计，女性乳腺癌的发病危险因素为：女性1级、2级、3级，而男性乳腺癌的发病危险因素为：男性1级、2级、3级。大数据模型预测，有助于识别乳腺癌高危人群，可以在一定程度上预防乳腺癌;

2、人群分布：乳腺癌高危人群主要包括月经初潮年龄较早、绝经年龄较晚、不孕、初次足月产的年龄较晚等，此外还有二手烟、家族史、胸部放射线照射史、肥胖等因素。在人群分布上，大数据模型可对乳腺癌高危人群进行预测;

3、预测模型：大数据模型预测，是建立在大数据模型、人群分布、预测模型等基础之上的预测方法。此外，利用乳腺癌的单病种统计学模型，也能够对乳腺癌进行预测;

4、预后模型：该预测方法是基于乳腺癌的分子分型进行的预测方法，其中包括ER、PR、HER2、Ki67等指标，通常将乳腺癌分为4期，根据分期的不同，可以对乳腺癌进行预测。

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