本发明公开了一种数字病理图像的预后量化特征的筛选方法，其包括获取量化特征a⁽⁰⁾；依次采用Cox比例风险算法、机器学习模型和皮尔逊相关系数对量化特征a⁽⁰⁾进行筛选，得到特征向量a⁽³⁾；采用特征向量a⁽³⁾构建Cox比例风险模型，并采用Cox比例风险模型更新特征向量a⁽³⁾，再执行该步骤一次，之后将再次更新得到的特征向量a⁽³⁾输入Cox比例风险模型，输出特征风险系数，计算比例风险值。对特征向量a中每个特征对应的风险系数进行离散化处理，得到每个特征的风险评估分值；将评估分值大于截断值的特征划分至组a，余下的划分至组b；采用组a中对应的特征作为预后量化特征。