1.一种敏感性基因发现方法，其特征在于，所述方法包括：

获取患者数据集，所述患者数据集包括至少两组患者数据，每组患者数据包括对应患者的多个基因表达数据、临床数据和生存数据，所述临床数据包括是否采用目标治疗手段；

获取基因发现模型，所述基因发现模型的模型参数包括目标治疗手段效应参数、各个基因表达数据的基因效应参数和目标治疗手段与各个基因表达数据之间的交互作用效应参数，所述基因发现模型用于预测患者对所述目标治疗手段敏感的基因；

基于K-Fold交叉验证算法使用所述患者数据集对所述基因发现模型的模型参数进行拟合，以确定所述多个基因表达数据中对目标治疗手段敏感的基因。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于K-Fold交叉验证算法使用所述患者数据集对所述基因发现模型的模型参数进行拟合，以确定所述多个基因表达数据中对目标治疗手段敏感的基因，包括：将所述患者数据集划分为N份第一数据集，其中，第u份第一数据集为在第u次使用所述第一数据集训练时的验证集，其它第一数据集为在第u次使用所述第一数据集训练时的训练集，所述u依次取1至N的整数，所述N为大于1的整数；

对于每次使用所述第一数据集进行的训练，使用对应的训练集再次基于K-Fold交叉验证算法对单基因发现模型进行训练，得到训练后的单基因发现模型、各个基因的交互作用显著性概率；

基于所述训练后的单基因发现模型确定训练判定阈值和输入所述基因发现模型的训练基因个数，所述训练判定阈值用于确定对应的验证集中的患者是否为对目标治疗手段敏感的第一患者；

按照所述交互作用显著性概率由低到高的顺序，将对应的验证集中训练基因个数个基因表达数据输入所述基因发现模型，得到所述基因发现模型的模型输出结果；

将所述输出结果与所述训练判定阈值进行比较，以确定所述验证集中的每个患者是否属于第一患者；

对于N次使用所述第一数据集进行的训练后得到的各个第一患者，将每个第一患者的k个基因确定为对所述目标治疗手段敏感的基因；所述k个基因基于所述第一患者对应输入至所述基因发现模型的基因确定。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将各个第一患者中采用目标治疗手段治疗的患者的第一生存曲线与不采用目标治疗手段的患者的第二生存曲线进行log-rank检验，得到log-rank检验结果；

在log-rank检验结果小于预设显著水平时，触发执行所述将每个第一患者的k个基因确定为对所述目标治疗手段敏感的基因的步骤。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于每次使用所述第一数据集进行的训练，使用对应的训练集再次基于K-Fold交叉验证算法对单基因发现模型进行训练，得到训练后的单基因发现模型、各个基因的交互作用显著性概率，包括：将第v次对应的训练集划分为M份的第二数据集；

基于K-Fold交叉验证算法使用所述第二数据集对预设的单基因发现模型进行M次参数拟合，得到拟合后的参数；

其中，所述单基因发现模型为每个基因对应的基因发现模型；

所述拟合后的参数包括每个基因对应的目标治疗手段效应参数、基因效应参数、目标治疗手段与所述基因的基因表达数据之间的交互作用效应参数和交互作用显著性概率；

第p份第二数据集为在第p次使用第二数据集进行拟合时的验证集，其它第二数据集为在第p次使用第二数据集进行拟合时的训练集，所述v为小于或等于所述N的正整数，所述p为依次取1至M的整数，所述M为大于1的整数。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练后的单基因发现模型确定训练判定阈值和输入所述基因发现模型的训练基因个数，包括：对于交互作用效应参数小于0的每个基因按照交互作用显著性概率从小到大的顺序进行排序；

获取多组参数组合，每组参数组合包括基因个数和判定阈值；

对于每组参数组合，按照排序后的顺序将所述参数组合中的基因个数个基因表达数据输入所述基因发现模型，得到模型输出结果；所述基因发现模型包括每个基因对应的训练后的单基因发现模型；

将所述模型输出结果与所述参数组合中的判定阈值进行比较，以确定所述对应的训练集中对所述目标治疗手段敏感的第一患者以及对所述目标治疗手段不敏感的第二患者；

将各个第一患者中将采用目标治疗手段治疗的患者的第一生存曲线与不采用目标治疗手段治疗的患者的第二生存曲线进行log-rank检验，得到log-rank检验结果；

从所述多组参数组合对应的log-rank检验结果中，确定log-rank检验结果的最小值对应的参数组合，得到所述训练判定阈值和所述训练基因个数。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述k的取值与第一次使用所述第一数据集进行的训练时得到的训练基因个数相同。

7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述基于K-Fold交叉验证算法使用所述患者数据集对所述基因发现模型的模型参数进行拟合之前，还包括：对于每组患者数据，将所述患者数据中的基因表达数据依次输入单基因发现模型；

对于每个基因表达数据，以所述患者数据的生存数据为所述单基因发现模型的输出结果，确定所述基因表达数据对应的交互作用效应参数和交互作用显著性概率；

将所述交互作用效应参数大于或等于0，且所述交互作用显著性概率大于预设显著值的基因筛除。

8.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述基因发现模型为比例风险回归模型或者为logistic模型。

9.一种敏感性基因发现装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取患者数据集，所述患者数据集包括至少两组患者数据，每组患者数据包括对应患者的多个基因表达数据、临床数据和生存数据，所述临床数据包括是否采用目标治疗手段；

模型获取模块，用于获取基因发现模型，所述基因发现模型的模型参数包括目标治疗手段效应参数、各个基因表达数据的基因效应参数和目标治疗手段与各个基因表达数据之间的交互作用效应参数，所述基因发现模型用于预测患者对所述目标治疗手段敏感的基因；

基因发现模块，用于基于K-Fold交叉验证算法使用所述患者数据集对所述基因发现模型的模型参数进行拟合，以确定所述多个基因表达数据中对目标治疗手段敏感的基因。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序，所述程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至7任一项所述的敏感性基因发现方法。