使用多模式临床数据构建和验证机器学习模型,以预测鼻癌风险:一个单中心的回顾性研究
Xiao Li1,2, Zuheng Wang2,3, Wenting Chen4
1School of Life Sciences, Guangxi Medical University, Nanning, 530021, Guangxi, China.
概括
机器学习模型可以使用临床数据预测鼻癌 (NPC) 风险. 一种渐变增强决策树 (GBDT) 模型显示出高准确性,有助于早期NPC检测和个性化治疗.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 早期发现鼻癌 (NPC) 对于改善患者的治疗结果至关重要.
- 准确的风险预测和诊断对于指导个性化治疗策略至关重要.
研究的目的:
- 开发和比较NPC风险预测的机器学习 (ML) 模型,使用多式联络临床数据.
- 确定一个预测模型,提高诊断准确度,并支持个性化治疗决策.
主要方法:
- 从1337名怀疑NPC.患者的临床数据的回顾性收集.
- 使用LASSO回归的特征选择,开发七个ML模型,以及性能评估 (AUC,灵敏度,特异性).
- 模型解释使用SHAP来识别关键预测因素.
主要成果:
- 选择了17个临床特征,并开发了7个ML模型.
- 渐变增强决策树 (GBDT) 模型实现了0.95 (培训) 和0.82 (验证) 的AUC.
- SHAP分析确定了年龄,淋巴细胞百分比,血清白蛋白,性别和EBV IgM作为重要的NPC风险预测因素.
结论:
- 基于GBDT的ML模型有效地使用多模式临床数据预测NPC风险.
- 该模型是早期NPC查和个性化治疗规划的宝贵工具.


