基于神经网络的胃心脏癌的预后预测工具:全球回顾性研究
Wei Li1, Minghang Zhang1, Siyu Cai2
1Cancer Research Center, Beijing Chest Hospital, Capital Medical University, Beijing Tuberculosis and Thoracic Tumor Research Institute, No.9 Beiguan Street, Tongzhou District, Beijing, 101149, China.
BioData mining
|July 18, 2023
概括
胃心脏癌 (GCC) 的预后不好,需要一个预测模型. 一个新的神经网络模型准确地预测了GCC患者的存活率,有助于临床结果分析.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 胃心脏癌 (GCC) 的发病率和不良预后越来越令人担忧.
- 将GCC存活率与其他胃癌部位进行比较至关重要.
- 为GCC开发有效的预后模型是必不可少的.
研究的目的:
- 将胃心脏癌 (GCC) 的预后与非GCC进行比较.
- 开发和验证基于神经网络的预后模型,用于GCC生存预测.
主要方法:
- 一项基于人口的队列研究,使用SEER和中国医院数据.
- 分析了包括年龄,性别,TNM阶段和治疗在内的临床特征.
- 一个神经网络模型在不同的队列上被训练和验证.
主要成果:
- 在SEER数据中,GCC的预后更糟糕,但与非GCC相比,在中国的数据中并非如此.
- 神经网络模型表现出令人满意的性能,AUC为0.7431 (火车) 和0.7419 (测试).
- 该模型有效地预测了GCC患者的整体存活率.
结论:
- 与非GCC患者相比,胃心脏癌症患者表现出明显的生存模式.
- 开发的神经网络工具显示了在GCC临床结果分析的前景.
- 这种新的预后工具可以帮助预测GCC患者的生存率.
